让一部分企业先学到真知识！
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培训对象：产品中心，运营中心，技术中心，客服中心等管理运营相关人士
课程时间：1天 (6小时）
课程背景：
本课程将深入探讨AI+模型（Artificial General Intelligence，通用人工智能）模型在金融行业的应用。我们将分析AI模型如何优化金融业务流程、提升风险管理能力以及创新金融产品。课程将结合最新案例和实践经验，为学员提供一套全面的AI在金融行业的应用指南。
课程收益：
培训完结后，学员能够：
² 了解AI+模型模型的基本原理及其在金融行业的应用价值。
² 掌握运用AI+模型模型优化金融业务流程和提升风险管理的方法。
² 学会如何评估和选择适合金融业务的AI+模型模型。
² 提升对金融科技发展趋势的洞察力和应用能力。
²
课程大纲：
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单元 |
大纲 |
内容 |
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单元一 |
AI+模型模型与金融数字化概述 |
1.AI+模型大模型的基本概念与原理 1.1 AI+模型大模型的定义与发展历程 1.2 AI+模型大模型的核心技术与算法 1.3 AI+模型大模型在金融行业的应用前景 案例：国外金融行业大模型应用案例分享 2.金融行业为什么要做数字化？ 2.1 信息化，数字化，智能化的区别是什么？ 2.2 金融行业做数字化的意义和价值是什么？ 2.3 AI+模型大模型在金融数字化中的作用是什么？ 案例：国内金融行业大模型应用案例分享案例：某企业运用AI大模型优化销售的实践 讨论课题：AI大模型如何在证券中发挥最大价值？
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单元二 |
AI工具及AI大模型基础认知解析 |
一．AI工具的种类和功能 1.1 常见的AI工具介绍 1.2 AI工具在金融中的应用场景 1.3 如何选择合适的AI工具 二．AI大模型的构建和训练 2.1 AI大模型的数据来源和处理 2.2 AI大模型的训练方法和技巧 2.3 AI大模型的评估和优化 三．AI工具及AI大模型与证券的结合方式 3.1 AI工具及AI大模型如何融入证券流程 3.2 AI工具及AI大模型与日常办公的连接和 3.3 AI工具及AI大模型在金融中的风控中的措施 案例：某企业运用AI工具进行销售及风控 |
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单元三 |
AI+模型大模型在金融数字化的具体应用场景 |
1.风险评估与管理 1.1 利用AI+模型大模型提升风险评估准确性 1.2 基于大模型的风险预警系统构建 1.3 大模型在信贷风险管理中的应用 案例：某银行利用大模型优化风险评估流程 2.投资策略与决策支持 2.1 基于大模型的量化投资策略开发 2.2 大模型在资产配置中的应用 2.3 利用大模型进行市场趋势预测 案例：某投资机构运用大模型提升投资收益率 3.客户服务与营销 3.1 大模型在智能客服中的应用 3.2 基于大模型的个性化推荐系统 3.3 利用大模型提升客户满意度 案例：某金融机构通过大模型优化客户服务体验 4.运营效率提升与成本降低 4.1 大模型在自动化处理中的应用 4.2 基于大模型的智能审核系统 4.3 利用大模型优化内部管理流程 案例：某金融公司运用大模型提高运营效率 |
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单元四 |
AI工具及AI大模型赋能金融行业日常办公效率提升
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1. AI符合赋能数据分析场景 2. AI符合赋能OFFICE办公写作场景 3. Ai如何赋能公司日常会议组织及总结 4. AI如何赋能知识库管理 5. AI如何赋能文案生成 6. AI如何赋能企业营销 |
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单元五 |
AI大模型在数字化中的趋势与挑战 |
1.金融行业大模型的发展方向 1.1 深度学习与强化学习在金融大模型中的应用 1.2 跨领域知识融合与迁移学习在金融大模型中的潜力 2.面临的挑战与应对策略 2.1 数据安全与隐私保护问题 2.2 模型可解释性与伦理考量 2.3 技术更新迭代速度与人才培养需求 讨论课题：如何结合自家金融业务，有效利用AI+模型大模型实现创新与发展？ |
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单元六 |
上机实战演练 |
一．AI日常办公实操演练 二．AI金融解决场景实操演练 |
李勇