让一部分企业先学到真知识！
让一部分企业先学到真知识！
培训对象：银行高层管理者、技术部门、业务部门、创新部门及对AI技术感兴趣的人士；
课程时间：1天 (6小时）
课程背景：
本课程主要是在AI技术迅猛发展及银行业务数字化转型的宏观趋势下，旨在解决学员如何理解并应用AI大模型及其算力服务体系，以提升银行业务处理效率和服务质量的问题。课程具备理论与实践相结合、案例丰富、互动性强的特点，并深入探讨AI大模型在银行中的创新应用场景。
课程收益：
培训完结后，学员能够：
² 受益一：全面了解AI大模型的基本概念、原理及其与以往AI技术的区别。
² 受益二：深入理解AI大模型在银行各个业务场景中的应用潜力与价值。
² 受益三：掌握算力服务体系的基础知识及其在支撑AI大模型运行中的作用。
² 受益四：了解算力中心和智算中心的区别及各自的功能。
² 受益五：探索AI大语言模型与智算结合带来的商业价值和创新机会。
² 受益六：掌握如何评估和选择适合银行业务的AI大模型及算力服务。
² 受益七：了解AI大模型及算力服务体系在银行中的创新实践案例及未来发展趋势。
课程大纲：
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单元 |
大纲 |
内容 |
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单元一 |
AI大模型概述及其与传统AI的对比 |
AI大模型的基本概念及原理 1.1 AI大模型的定义与特征 1.2 AI大模型的工作原理 1.3 AI大模型与以往AI技术的区别 AI大模型的发展历程与趋势 2.1 AI大模型的起源与演进 2.2 当前AI大模型的技术热点与发展方向 案例：全球知名AI大模型的发展与应用对比
讨论课题：AI大模型如何改变我们对AI技术的认知？ |
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单元二 |
AI大语言模型在银行的应用场景探索（办公场景） |
办公效率提升 1.1 智能文档处理与生成 1.2 会议安排与智能纪要 客户服务优化 2.1 智能客服机器人 2.2 客户情感分析与反馈处理 内部管理智能化 3.1 员工绩效智能评估 3.2 内部知识库构建与智能搜索 合规与风险管理 4.1 合规文档的智能审查 4.2 风险事件的智能预警 案例：某银行AI大语言模型在办公场景的应用实践
讨论课题：如何进一步拓展AI大语言模型在银行办公场景的应用？
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单元三 |
AI大语言模型在银行的应用场景探索（其他场景） |
信贷业务智能化 1.1 信贷审批流程优化 1.2 信贷风险智能评估 投资策略辅助 2.1 市场趋势智能分析 2.2 投资组合智能优化 反欺诈系统构建 3.1 欺诈行为的智能识别 3.2 反欺诈策略的智能调整 案例：某银行AI大语言模型在其他业务场景的应用实践
讨论课题：AI大语言模型如何助力银行业务创新与风险控制？
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单元四 |
AI大语言模型在银行的落地实践 |
AI大语言模型与银行业务系统的整合 1.1 整合前的准备工作与挑战 1.2 整合实施步骤与注意事项 AI大语言模型在银行的具体应用场景 2.1 业务流程的智能化改造 2.2 客户体验的个性化提升 案例：某银行AI大语言模型落地实践及效果评估
讨论课题：如何确保AI大语言模型在银行落地过程中的效果与安全性？ |
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单元五 |
算力服务体系的构建和优化 |
算力服务体系的基础知识 1.1 算力服务的定义与重要性 1.2 算力服务体系的构成与功能 算力服务体系的构建与优化策略 2.1 算力资源的规划与配置 2.2 算力服务体系的性能监控与调优 案例：某金融机构算力服务体系的构建与优化实践
讨论课题：如何根据银行业务需求构建高效的算力服务体系？
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单元六 |
算力中心与智算中心的区别及功能解析 |
算力中心的基本概念与功能 1.1 算力中心的定义与作用 1.2 算力中心的主要功能与服务 智算中心的基本概念与功能 2.1 智算中心的定义与作用 2.2 智算中心的主要功能与服务 算力中心与智算中心的比较与选择 3.1 功能与服务的对比分析 3.2 选择策略与考虑因素 案例：某银行算力中心与智算中心的建设与运营实践
讨论课题：如何根据银行业务需求选择合适的算力中心或智算中心？ |
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单元七 |
AI大语言模型与智算结合的商业价值及创新实践 |
AI大语言模型与智算结合的优势 1.1 计算效率的提升 1.2 模型训练与推理的加速 AI大语言模型与智算结合的商业价值 2.1 业务流程的优化与成本降低 2.2 新业务模式的创新与拓展 AI大模型及算力服务体系在银行的创新实践案例 3.1 创新实践案例分享 3.2 应用效果与业务价值评估 未来发展趋势与预估 4.1 技术发展趋势 4.2 银行业务场景的新变化与新需求 讨论课题：如何充分挖掘AI大语言模型与智算结合在银行的商业价值与创新潜力？ |
李勇