課程描述INTRODUCTION
培訓講師：
課程價格：
培訓天數(shù)：日程安排SCHEDULE
課程大綱Syllabus
銀行業(yè)務賦能培訓
【課程背景】
人工智能（AI）技術在過去十年中經(jīng)歷了飛速發(fā)展，特別是大語言模型（LLM）的崛起，標志著AI進入了新的銀行業(yè)務賦能培訓時代。大模型在自然語言處理、圖像生成、視頻分析等多個領域取得了顯著進展，展現(xiàn)了強大的潛力。例如，OpenAI的ChatGPT在生成文本、代碼和圖像等方面的能力，已經(jīng)顯著改變了人們的工作和生活方式。這些技術的突破不僅提高了生產(chǎn)力，還開啟了許多新的應用場景。
在全球范圍內(nèi)，各國政府和企業(yè)都在積極推動AI技術的應用和發(fā)展。隨著數(shù)據(jù)、算力和算法的不斷優(yōu)化，AI市場的規(guī)模正在迅速擴展。大模型技術不斷獲得突破，推動了AI市場的規(guī)模化發(fā)展，尤其是在金融、醫(yī)療和制造等行業(yè)，AI的應用滲透度顯著提升。AI技術的發(fā)展不僅僅是技術上的進步，更是生產(chǎn)力的重大躍遷。以Transformer為代表的技術框架，開啟了大模型的演化之路，推動了AI行業(yè)的主要賽道的形成。未來，行業(yè)垂直大模型將進一步提質(zhì)增效，賦能社會的各個環(huán)節(jié)，帶來更多的創(chuàng)新應用和發(fā)展機遇。
銀行業(yè)作為金融領域的核心部分，已經(jīng)開始積極探索并應用AI技術，以提高運營效率、提升客戶體驗、加強風險管理等。AI技術在銀行業(yè)務中的應用包括客戶服務、風險評估、市場分析、投資咨詢等多個方面。通過應用AI技術，銀行能夠更精準地分析客戶需求，提供個性化服務，并通過智能化的風險管理工具，降低業(yè)務風險。
然而，AI大模型的能力邊界和風險挑戰(zhàn)也不容忽視。盡管ChatGPT等技術的用戶數(shù)持續(xù)暴漲，市場影響力迅速提升，但AI與人類的關系、技術的安全性、倫理道德等問題仍然需要深入探討和解決。AI大模型的訓練和推理成本高，技術存在幻覺問題，甚至在應用中可能涉及侵權、不良輿論導向等風險，這些都對AI大模型的進一步推廣應用提出了挑戰(zhàn)。
本課程將全面透視人工智能大模型的發(fā)展現(xiàn)狀、技術原理及其應用前景，幫助學員深入了解AI大模型在銀行業(yè)務和日常工作中的潛力和應用。通過系統(tǒng)的學習，學員將掌握大模型的技術原理，了解其在實際工作中的應用方法和實踐案例，從而在未來的工作中能夠更好地利用AI技術，實現(xiàn)降本增效，提升生產(chǎn)力和創(chuàng)新能力。
【課程收益】
掌握人工智能技術原理與發(fā)展歷程
深入了解AI技術在銀行業(yè)務中的應用場景
探索AI技術與銀行日常工作的結合及其應用場景
學習如何部署、優(yōu)化和利用AI大模型工具，通過實際案例提升應用能力
了解AI技術的能力邊界、技術挑戰(zhàn)及其潛在風險
【課程特色】
內(nèi)容前沿：涵蓋*的AI技術和應用
案例豐富：通過實際案例解析AI應用
互動性強：強調(diào)學員參與和互動
應用導向：注重實際操作和應用技巧
多維視角：從技術、業(yè)務和管理多角度解析AI應用
【課程對象】
銀行業(yè)中高層管理人員
核心骨干人員
業(yè)務創(chuàng)新人員
希望了解AI技術在銀行業(yè)應用的專業(yè)人士
【課程大綱】
一、 人工智能技術原理與發(fā)展歷程
1、 人工智能基礎理論及其核心思維與方法
人類學習與機器學習方法的區(qū)別
從機器學習、深度學習到大模型AIGC的三大階段
人工智能技術發(fā)展歷程（ChatGPT作為里程碑）
人工智能的三大學派（符號、連接、行為）
人工智能成熟度評價模型（3*3能力網(wǎng)格）
人工智能的能力進化階梯（4級）
人工智能在業(yè)務運營中發(fā)揮的作用（5級）
2、 傳統(tǒng)機器學習的核心思維與方法（基于統(tǒng)計學）
機器學習的三種方式：有監(jiān)督、無監(jiān)督、強化學習
監(jiān)督學習與強化學習的特點與適用場景
機器學習的三種結果（不夠、過度、正好）
機器學習模型評價指標（二分類、混合矩陣）
機器學習評價指標與計算方法
機器學習五步法
案例解析：鳶尾花分類
3、 深度學習的核心思維與方法（基于腦科學）
基于神經(jīng)網(wǎng)絡和腦科學的深度學習算法
神經(jīng)元模型：生物 vs 人工
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）的應用場景
遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡（RNN）的應用場景
強化學習（RL）的應用場景
生成對抗網(wǎng)絡（GAN）的應用場景
案例：情感分類、CNN與對象識別、RNN與語言預測、GAN與圖片生成等
二、 AI技術為銀行業(yè)務賦能的應用場景
1、 大語言模型與AIGC的實際應用
AI大模型在金融領域的應用案例
大語言模型如何提升客戶服務與體驗
AI在風險管理與決策支持中的應用
通過AI優(yōu)化金融產(chǎn)品和服務
案例分析：AI在信用評分和欺詐檢測中的應用
2、 大語言模型的底層實現(xiàn)邏輯
AI大模型的核心技術要素（數(shù)據(jù)、算力、算法）
ChatGPT-3大語言模型訓練的關鍵數(shù)據(jù)與算力
Transformer的技術原理與應用場景
提升模型回答質(zhì)量的技術手段（嵌入、提示詞、微調(diào)）
案例解析：基于AI大模型的金融數(shù)據(jù)分析
3、 AI大模型的部署與優(yōu)化
大模型的主流部署模式
AI大模型的技術架構藍圖
敏捷推進大模型應用實施的方法與路徑
案例解析：AI在銀行業(yè)務流程優(yōu)化中的應用
案例：ChatGPT、Gemini、Llama、智譜清言、通義千問、Kimi等
三、 AI技術與銀行日常工作結合的應用場景
1、 AI如何提升銀行員工的工作效率
大模型在日常辦公中的輔助功能
AI助力文檔處理與信息檢索
提高溝通效率的智能工具
案例分析：AI在客戶服務中的應用
2、 AI在銀行管理中的創(chuàng)新應用
利用AI進行數(shù)據(jù)分析與預測
智能報告生成與分析
AI驅動的管理決策支持系統(tǒng)
案例解析：AI在員工績效評估中的應用
3、 未來展望：AI技術在銀行業(yè)的創(chuàng)新與變革
行業(yè)垂直大模型的發(fā)展趨勢
AI賦能未來銀行業(yè)務的新模式
應對AI技術帶來的挑戰(zhàn)與風險
探索AI技術在銀行業(yè)中的新應用場景
案例：ChatGPT-4o，高級數(shù)據(jù)分析、金融分析、報告總結等大模型應用
銀行業(yè)務賦能培訓
轉載：http://www.1morechance.cn/gkk_detail/318315.html
