课程ID:37936

李勇:AI技术应用|助力银行数字化转型,提升业务效率与服务质量

在AI技术迅猛发展的背景下,银行业如何有效应用AI大模型以提高业务处理效率与客户服务质量?本课程系统解析AI大模型的基本概念与原理,探讨其在银行各项业务中的创新应用,帮助管理者与技术团队深入理解AI技术带来的变革与机遇。通过理论与实践结合,案例分享与互动讨论,打造企业在数字化转型中的竞争优势。

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曹大嘴老师
  • AI大模型全面了解AI大模型的基本概念、原理及其与传统AI的区别,为银行业务的数字化转型奠定基础。
  • 应用场景深入探索AI大语言模型在银行各个业务场景中的应用,提升办公效率、优化客户服务及内部管理。
  • 算力服务体系掌握算力服务体系的基础知识及其在支撑AI大模型运行中的重要作用,确保技术应用的高效性与安全性。
  • 创新实践了解AI大模型及算力服务体系在银行的实际应用案例,探索未来在商业价值与创新机会方面的潜力。
  • 数字化转型通过AI技术的应用,推动银行业务的数字化转型,实现高效、智能的业务处理与服务交付。

AI大模型赋能银行业务的全景探索 本课程通过对AI大模型的全面解析,帮助银行高层管理者与技术团队理解其在各业务场景中的应用潜力与价值。课程重点关注算力服务体系的构建与优化,以及AI在银行业务创新中的实践案例,助力企业在数字化转型中取得实质性进展。

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AI大模型与算力服务体系的战略落地

课程将通过九大重点模块,系统解析AI大模型如何在银行业务中落地实施,帮助学员识别业务机会与技术挑战,构建高效的数字化转型路径。
  • 基础概念

    通过对AI大模型的定义与特征分析,帮助学员理解其工作原理及发展历程,为后续学习打下基础。
  • 应用场景

    深入挖掘AI大语言模型在银行办公、信贷、投资等多场景中的实际应用,助力业务智能化转型。
  • 整合实施

    解析AI大语言模型与银行业务系统的整合步骤与挑战,为落地实践提供指导。
  • 算力优化

    探讨算力服务体系的构建与优化策略,确保AI技术的高效运用与性能监控。
  • 功能解析

    比较算力中心与智算中心的功能与服务,帮助企业选择适合自身需求的技术架构。
  • 商业价值

    评估AI大语言模型与智算结合带来的商业价值,助力银行在新业务模式中的创新与拓展。
  • 案例分享

    通过实际案例分析,展示AI技术在银行中的成功应用与成效评估,激发学员的创新思维。
  • 未来趋势

    讨论AI技术在银行业务场景中的未来发展趋势,帮助企业把握行业变化与新需求。
  • 能力提升

    通过系统学习与实践,提升学员在AI技术应用与业务创新方面的综合能力与实战经验。

提升AI应用能力,推动银行数字化转型

通过学习与实践,学员将掌握AI大模型的核心概念与应用能力,能够在实际业务中有效应用AI技术,推动银行的数字化转型与创新。
  • AI理解

    全面了解AI大模型的基本理论与实践,掌握与传统AI技术的区别,提升对AI的整体认知。
  • 业务应用

    深入理解AI大模型在银行各个业务场景中的应用潜力,能够提出有效的应用建议与策略。
  • 算力服务

    掌握算力服务体系的基础知识,理解其在AI大模型运行中的重要性,确保技术应用的顺利进行。
  • 实践案例

    通过案例分析,了解AI大模型在银行的实际应用效果与商业价值,为后续实践提供借鉴。
  • 创新思维

    培养创新思维,探索AI技术在银行业务中的新应用场景,推动业务模式的转型与升级。
  • 风险管理

    掌握AI在合规与风险管理中的应用,提升银行对风险的识别与应对能力。
  • 整合能力

    理解AI大语言模型与银行业务系统整合的关键因素,能够有效推动技术落地与应用。
  • 性能优化

    了解算力服务体系的性能监控与调优策略,确保AI技术应用的高效性与安全性。
  • 市场适应

    通过对未来趋势的分析,提升银行在快速变化市场中的适应能力与竞争优势。

解决银行业务中的AI应用难题

通过系统学习与实践,帮助银行在AI技术应用中识别与解决关键问题,实现业务的高效转型与创新。
  • 认知障碍

    解决管理者对AI大模型及其应用的认知障碍,提升对AI技术的理解与接受度。
  • 应用不足

    针对银行各业务场景的AI应用不足问题,提供系统的解决方案与实践指导。
  • 整合挑战

    应对AI大模型与现有业务系统整合中的挑战,确保技术应用的顺畅与高效。
  • 算力不足

    解决银行在AI技术应用中面临的算力资源不足问题,提供优化策略与实施方案。
  • 风险控制

    提升银行在AI应用中的风险控制能力,确保合规与安全性,降低潜在风险。
  • 创新乏力

    打破业务创新中的思维局限,激发团队的创新潜力,推动AI技术在业务中的深入应用。
  • 效果评估

    帮助企业建立有效的AI技术应用效果评估机制,确保业务决策的科学性与有效性。
  • 市场变革

    解决银行在市场变革中面临的适应性问题,帮助企业把握行业发展趋势与机会。
  • 人才短缺

    应对AI技术应用中人才短缺的问题,提供相应的培训与发展机会,提升团队整体能力。

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