课程ID:37936

李勇:银行业务数字化|用AI大模型驱动业务高效转型,提升服务质量与竞争力

在AI技术迅猛发展和银行业数字化转型的背景下,企业需要深刻理解AI大模型的应用潜力和算力服务体系的构建。通过此培训,学员将掌握AI大模型在各业务场景中的创新应用,提升银行业务处理效率和服务质量,助力企业在激烈的市场竞争中立于不败之地。

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曹大嘴老师
  • AI大模型深入理解AI大模型的定义、特征及其与传统AI技术的区别,掌握其在银行业务中的应用潜力。
  • 算力服务体系掌握算力服务体系的构成与功能,了解如何为AI大模型提供高效的算力支持。
  • 创新应用探索AI大模型在银行各个业务场景中的创新应用,如信贷、投资策略和风险管理等。
  • 落地实践学习AI大模型在银行业务系统中的整合与落地实践,确保高效与安全性。
  • 商业价值分析AI大语言模型与智算结合所带来的商业价值与创新机会,为银行业务转型提供新思路。

从AI到业务,构建数字化转型的全景视角 课程内容涵盖AI大模型的基本概念、应用场景探索、算力服务体系构建与优化等方面,旨在帮助企业全面理解AI大模型及其在银行业务中的重要价值。学员将通过案例分析与讨论,深入探索AI技术在提升业务效率、服务质量和风险管理中的应用。

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打通AI与业务,构建高效数字化转型之路

课程通过九个重点模块,帮助企业识别AI大模型在银行业务中的应用机会,构建高效的算力服务体系,确保战略与执行的紧密结合,推动业务的可持续增长。
  • 市场洞察

    通过市场分析与AI技术的结合,帮助企业识别潜在的市场机会与挑战,为决策提供依据。
  • 业务流程优化

    通过AI大模型的应用,提升银行内部业务流程的效率,减少人力成本,提高服务质量。
  • 风险管理

    利用AI技术实现对风险事件的智能预警,增强银行在合规与风险管理方面的能力。
  • 创新实践案例

    通过具体案例分析,让学员了解AI技术在银行的实际应用效果与价值评估。
  • 团队协作

    推动技术与业务团队的协作,实现从技术到业务流程的全面融合与优化。
  • 客户体验提升

    利用AI技术提升客户服务的智能化水平,增强客户的满意度与忠诚度。
  • 技术趋势分析

    分析AI技术的发展趋势,为银行的未来战略规划提供前瞻性指导。
  • 算力服务优化

    掌握算力服务的构建与优化策略,确保AI大模型的高效运行。
  • 战略实施

    将AI大模型的应用与银行战略紧密结合,实现战略目标的有效落地。

从理论到实践,掌握AI大模型驱动的战略能力

通过系统的学习,学员能够将AI大模型与银行业务的实际需求相结合,提升业务处理效率、服务质量与风险控制能力,推动银行数字化转型的成功实施。
  • AI技术理解

    全面了解AI大模型的概念、原理及其与传统AI的区别,为后续应用打下基础。
  • 算力服务掌握

    掌握算力服务体系的构成与功能,能够为AI大模型的应用提供必要的技术支持。
  • 业务场景应用

    深入理解AI大模型在银行各个业务场景中的应用潜力与价值,推动业务创新。
  • 落地实践能力

    培养AI大模型与银行业务系统整合的能力,确保技术应用的有效性与安全性。
  • 评估与选择

    掌握评估和选择适合银行业务的AI大模型及算力服务的技能,提升战略决策的科学性。
  • 案例分析能力

    通过具体案例分析,提升学员的实践应用能力与创新思维。
  • 团队协作能力

    增强技术与业务团队的协作能力,实现创新成果的快速落地。
  • 市场应对能力

    提升企业在激烈市场竞争中的应对能力,确保业务持续增长。
  • 战略落地能力

    将学到的AI技术与业务战略紧密结合,确保战略目标的有效实施。

解决银行业务转型中的多重挑战

通过系统的学习与实践,帮助企业识别并解决在数字化转型过程中面临的多种挑战,构建高效的业务处理体系,提升服务质量与客户满意度。
  • 效率瓶颈

    通过AI技术的应用,打破传统业务处理中的效率瓶颈,实现流程优化与资源配置的高效化。
  • 服务质量

    提升客户服务质量,通过智能化手段提高客户满意度与忠诚度,推动客户关系的深度发展。
  • 风险控制

    利用AI技术实现对合规与风险的智能管理,提高银行在风险控制方面的能力与效率。
  • 技术落地

    确保AI大模型在银行的有效落地,解决技术实施中的挑战与不确定性。
  • 创新不足

    推动业务创新,通过AI技术的应用探索新的商业模式与市场机会,提升竞争力。
  • 团队协同

    促进技术与业务团队的协同合作,提升整体工作效率与创新能力。
  • 市场变化

    增强对市场变化的敏感性,通过AI技术实时应对市场波动与客户需求的变化。
  • 资源配置

    优化银行内部资源的配置,通过算力服务体系的构建提升资源使用效率。
  • 战略实施

    将技术与业务战略紧密结合,确保战略目标的有效落实与执行。

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