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李勇:DeepSeek等大语言模型在金融理财中的应用实战

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课程概要

培训时长 : 1天

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课程分类 : 人工智能

课程编号 : 37069

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适用对象

金融公司理财经理、产品专员、运营人员及相关管理人士;

课程介绍

培训对象:金融公司理财经理、产品专员、运营人员及相关管理人士;

课程时间:1

课程背景:

本课程主要是在金融科技快速发展的宏观趋势下,旨在解决学员如何利用AI工具,特别是DeepSeek等大语言模型,来优化客户产品配置流程和提升服务效率的问题。课程将深入剖析DeepSeek等模型的功能特性,结合金融理财实际业务场景,提升学员对AI技术在金融领域应用的认知,课程具备实战性强、内容丰富、操作性强等特点。

课程收益:

培训完结后,学员能够:

受益一:掌握DeepSeek等大语言模型的基本原理和核心功能。

受益二:学会如何利用AI工具进行客户需求分析,精准匹配理财产品。

受益三:熟练掌握通过DeepSeek等模型优化产品配置流程的方法。

受益四:了解并实践如何利用AI工具提升客户体验和服务效率。

受益五:掌握AI技术在金融理财领域中的风险管理和合规要求。

受益六:学会将DeepSeek等模型应用于其他金融业务场景,拓展业务可能性。

受益七:通过实操练习,提升将理论知识转化为实际工作能力的能力。

课程大纲:

单元

大纲

内容

单元一

DeepSeek大语言模型概览

1 DeepSeek的定义与发展历程

1.1 DeepSeek的概念及背景

1.2 DeepSeek的技术架构与核心优势

2 DeepSeek与其他AI技术的比较

2.1 传统AI技术在金融理财中的局限性

2.2 DeepSeek在数据处理、智能推荐等方面的优势

案例:DeepSeek在金融行业中的应用实例

讨论课题:DeepSeek如何改变金融理财行业?

单元二

理财经理如何利用DeepSeek进行客户分析

1 客户需求分析的重要性

1.1 理解客户需求是产品配置的基础

1.2 DeepSeek在客户需求分析中的应用

2 利用DeepSeek进行客户画像构建

2.1 客户画像的要素与构建方法

2.2 DeepSeek在客户画像中的实践

案例:通过DeepSeek精准匹配客户与理财产品

讨论课题:如何提高客户画像的准确性和实用性?

单元三

DeepSeek在理财产品配置中的应用

1 理财产品配置的基本原则

1.1 风险与收益的平衡

1.2 DeepSeek在理财产品选择中的辅助作用

2 利用DeepSeek进行产品推荐

2.1 基于客户偏好的产品推荐策略

2.2 DeepSeek在产品推荐中的实战技巧

案例:DeepSeek助力理财经理提升产品配置效率

讨论课题:如何优化产品推荐算法以提高客户满意度?

单元四

利用DeepSeek提升客户体验

1 客户体验的重要性及挑战

1.1 客户体验对金融业务的影响

1.2 DeepSeek在提升客户体验中的作用

2 通过DeepSeek实现个性化服务

2.1 个性化服务的设计与实施

2.2 DeepSeek在个性化服务中的实践案例

案例:DeepSeek助力提升客户互动体验

讨论课题:如何衡量并优化客户体验?

单元五

DeepSeek在日常销售其他环节当中的场景应用

1. 销售预测与AI工具的应用

探讨:如何结合历史数据和市场趋势进行准确的销售预测

2 AI在销售话术生成中的应用案例:利用AI工具设定合理可行的销售话术并监控完成情况

3 私域朋友圈的图片生成和营销文案生成

4. AI在销售数据分析中的应用:利用AI工具分析客户需求并策划有针对性的促销活动

单元六

DeepSeek在对金融销售未来的要求和需要具备的技能

1 新技术的学习能力

2、新工具的应用能力

3、一专多能的复合能力

 

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培训对象:建筑设计中心、工程管理中心、技术中心、运营中心、客服中心等建筑行业管理运营相关人士; 课程时间:1天 课程背景: Ø 本课程主要是在AI技术,尤其是大语言模型技术快速发展的宏观趋势下,旨在解决学员对DeepSeek等大语言模型在建筑行业应用认知不足的问题,提升学员对AI技术如何推动建筑行业智能化转型的认知。课程具备理论讲解与实例分析相结合的特点,确保学员能够深入了解大语言模型在建筑行业的应用前景。 课程收益: 培训完结后,学员能够: 受益一:理解DeepSeek等大语言模型的基本原理和技术特点。 受益二:掌握指令模型与推理模型的区别,以及DeepSeek作为推理模型的优势。 受益三:了解国内外大语言模型的发展现状,以及与DeepSeek的对比。 受益四:探讨推理模型未来的发展趋势,以及可能具备的高级智能能力。 受益五:学习DeepSeek在建筑行业的应用场景和潜在价值。 受益六:评估DeepSeek对建筑行业工作模式和职业技能的影响。 受益七:通过实例分析,提升学员运用AI技术解决建筑行业实际问题的能力。 课程大纲: 单元 大纲 内容 单元一 AI大语言模型技术概览 AI大语言模型的定义与特点 1.1 AI大语言模型的概念及发展历程 1.2 DeepSeek等AI大语言模型的技术架构与核心原理 指令模型与推理模型的区别 2.1 指令模型的基本原理和应用 2.2 推理模型的基本原理和优势 2.3 国内外大语言模型介绍及与DeepSeek的对比 案例:不同大语言模型在智能问答任务中的表现对比 讨论课题:指令模型与推理模型在建筑行业的应用前景 单元二 DeepSeek大语言模型的深入解析 1. 指令模型的核心逻辑 1.1) 基于用户指令生成结果,强调任务执行的准确性(如传统GPT系列)。 1.2) 局限性:缺乏动态推理过程,依赖大量监督微调数据。 2. 推理模型的范式革新 2.1) DeepSeek-R1的强化学习训练:跳过监督微调,直接通过逻辑链生成解决方案。 2.2) 关键能力:DeepSeek和GPT,Clude,gemmi,以及国内阿里,百度和豆包的区别。 **案例**:案例:DeepSeek在特定领域问答任务中的实际应用 单元三 推理模型的发展趋势与未来智能 1 推理模型的发展趋势 1.1 从单一模态到多模态的推理 1.2 从简单推理到复杂推理的演进 2 未来智能的可能形态与能力 2.1 更高层次的认知与理解能力 2.2 更强的自适应与学习能力 2.3 更广泛的应用场景与潜力 案例:推理模型在智能家居领域的应用展望 讨论课题:建筑行业如何迎接未来智能的挑战与机遇 单元四 DeepSeek等AI大模型在建筑设计中的应用 建筑设计流程的智能化改造 1.1 利用DeepSeek进行设计方案生成与优化 1.2 利用DeepSeek进行建筑性能预测与评估 DeepSeek在建筑设计中的实际案例 2.1 建筑设计方案的智能生成实例 2.2 建筑性能预测与评估的智能化实践 讨论课题:DeepSeek如何提升建筑设计的效率与质量,华为的大模型在三维建筑图的生成能力 单元五 DeepSeek在工程管理中的应用 1 工程管理流程的智能化升级 1.1 利用DeepSeek进行工程进度监控与预测 1.2 利用DeepSeek进行工程质量风险评估 2 DeepSeek在工程管理中的实际案例 2.1 工程进度监控与预测的智能化实践 2.2 工程质量风险评估的智能化应用 讨论课题:DeepSeek如何助力工程管理的精细化与高效化 单元六 DeepSeek在客户服务中的应用 1 客户服务模式的智能化创新 1.1 利用DeepSeek进行客户问题智能解答 1.2 利用DeepSeek提升客户服务体验 2 DeepSeek在客户服务中的实际案例 2.1 客户问题智能解答的实例分析 2.2 客户服务体验提升的智能化实践 讨论课题:DeepSeek如何推动客户服务模式的创新与升级 单元七 AI的这种变化下,企业和职员该如何应对 1 AI技术对建筑行业职业技能的变革 1.1 自动化与智能化水平的提升对职业技能的影响 1.2 工作流程的优化与重构对职业技能的要求 2 建筑行业职业技能的转型与升级路径 2.1 新技能的学习与掌握策略 2.2 传统技能的转型与升级方向 AI技术在职场中的机遇与风险 3.1 AI技术为建筑行业带来的新机遇 3.2 AI技术带来的职场风险与应对策略 案例:AI技术在建筑行业职业技能变革中的实际影响 讨论课题:如何应对DeepSeek等AI技术对建筑行业职业技能的影响与挑战  
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• 李勇:DeepSeek大语言模型如何帮助地产行业降本增效
培训对象:房地产企业中高层管理者、产品中心、运营中心、技术中心、客服中心等相关人士; 课程时间:1天 课程背景: 本课程主要是在AI大语言模型技术快速发展的宏观趋势下,旨在解决学员对DeepSeek等大语言模型在房地产企业应用中的认知空白,提升学员对大语言模型如何助力企业提升工作效率的理解与实践能力。课程具备理论结合实际、案例丰富、实操性强的特点。 课程收益: 培训完结后,学员能够: 受益一:深入了解DeepSeek等大语言模型的基本原理与技术架构。 受益二:掌握指令模型与推理模型的区别,以及国内外主流大语言模型的对比分析。 受益三:学会如何将DeepSeek等推理模型应用于房地产企业的日常办公场景。 受益四:掌握至少七个房地产业务场景中的大语言模型应用落地方法。 受益五:提升对大语言模型在房地产企业未来发展中潜力的认知与规划能力。 课程大纲: 单元 大纲 内容 单元一 DeepSeek等AI大语言模型技术概览 AI大语言模型的定义与特点 1.1 AI大语言模型的概念及发展历程 1.2 DeepSeek等AI大语言模型的技术架构与核心原理 指令模型与推理模型的区别 2.1 指令模型的基本原理和应用 2.2 推理模型的基本原理和优势 2.3 国内外大语言模型介绍及与DeepSeek的对比 案例:不同大语言模型在智能问答任务中的表现对比 讨论课题:指令模型与推理模型在建筑行业的应用前景 单元二 DeepSeek大语言模型的深入解析 1. 指令模型的核心逻辑 1.1) 基于用户指令生成结果,强调任务执行的准确性(如传统GPT系列)。 1.2) 局限性:缺乏动态推理过程,依赖大量监督微调数据。 2. 推理模型的范式革新 2.1) DeepSeek-R1的强化学习训练:跳过监督微调,直接通过逻辑链生成解决方案。 2.2) 关键能力:DeepSeek和GPT,Clude,gemmi,以及国内阿里,百度和豆包的区别。 **案例**:案例:DeepSeek在特定领域问答任务中的实际应用 单元三 DeepSeek在房地产日常办公场景的应用 1 文档处理与信息管理 1.1 利用DeepSeek进行高效文档搜索与归类 1.2 信息提取与智能摘要功能的应用 2 会议辅助与记录 2.1 会议内容的实时转录与总结 2.2 会议安排与提醒的智能化管理 案例:房地产企业内部文档管理与会议效率提升实例 单元四 DeepSeek在房地产重要业务场景的应用(一) 1 客户服务与优化 1.1 智能化客服系统的搭建 1.2 客户问题的快速响应与解决 2 市场营销与推广 2.1 营销文案的智能化生成与优化 2.2 市场趋势的预测与分析 案例:房地产企业客户服务与市场营销中的大模型应用实例 单元五 DeepSeek在房地产重要业务场景的应用(二) 1 项目管理与进度跟踪 1.1 项目计划的智能化制定与调整 1.2 项目进度的实时监控与预警 2 风险评估与决策支持 2.1 利用DeepSeek进行风险点识别与评估 2.2 决策过程中的智能化建议与辅助 案例:房地产项目管理与风险评估中的DeepSeek应用实例 单元六 DeepSeek在房地产重要业务场景的应用(三) 1 设计与规划创新 1.1 设计方案的智能化生成与优化 1.2 规划布局的智能化调整与建议 2 智能家居与物联网集成 2.1 智能家居系统的智能化控制与管理 2.2 物联网数据的智能化处理与分析 案例:房地产设计与智能家居中的AI大模型应用实例 单元七 DeepSeek在房地产重要业务场景的应用(四)及未来展望 1 人力资源管理 1.1 员工招聘与培训的智能化辅助 1.2 绩效考核与激励机制的智能化设计 2 未来展望 2.1 DeepSeek在房地产企业中的潜在应用领域拓展 2.2 大语言模型技术对未来房地产市场的影响与变革 案例:房地产企业人力资源管理中的DeepSeek应用实例及未来趋势探讨 讨论课题:如何结合企业实际情况,制定DeepSeek等大语言模型的应用策略与规划?  

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