课程ID:37936

李勇:算力服务体系|助力银行转型,提升业务处理效率与创新能力

在AI技术迅猛发展的背景下,银行如何应用AI大模型和算力服务体系来推动数字化转型、提升业务处理效率和服务质量?通过深入的理论与实践结合,帮助高层管理者和技术人员理解AI大模型的核心概念、应用潜力及其在银行中的创新场景,实现业务的智能化与创新。

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曹大嘴老师
  • AI大模型深入探索AI大模型的定义、特性及其与传统AI技术的区别,为银行业务的转型奠定理论基础。
  • 算力服务体系掌握算力服务体系的基本知识及其在支撑AI大模型运行中的关键作用,提升技术应用能力。
  • 应用场景分析AI大语言模型在银行办公场景与其他业务场景的实际应用,帮助学员找到创新机会。
  • 落地实践了解AI大语言模型在银行业务系统中的整合与落地实践,确保技术应用的效果与安全性。
  • 商业价值探索AI大语言模型与智算结合所带来的商业价值与创新实践,助力银行实现更高效的运营模式。

重塑银行业务:AI大模型与算力服务体系的创新应用 课程围绕AI大模型与算力服务体系展开,帮助银行管理者和技术团队全面理解其基本概念、应用价值及操作方法。通过丰富的案例分析与互动讨论,探索AI技术对银行各个业务场景的深远影响,助力银行提升服务质量与业务效率。

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从理论到实践:AI大模型与算力服务体系的全景解析

通过九个重点模块,帮助学员系统掌握AI大模型与算力服务体系的核心内容与实践要点,确保战略与执行的无缝对接,促进银行业务的全面提升。
  • AI大模型概述

    全面了解AI大模型的基本概念、发展历程及其与传统AI的区别,奠定理论基础。
  • 应用场景探索(办公)

    分析AI大语言模型在银行办公场景中的具体应用,提升办公效率与客户服务质量。
  • 应用场景探索(其他)

    探讨AI大语言模型在信贷、投资等业务场景的应用潜力,助力业务智能化。
  • 落地实践

    学习AI大语言模型在银行的整合与实施步骤,确保技术应用的顺畅与高效。
  • 算力服务体系

    掌握算力服务体系的构建与优化策略,提高对AI大模型的支撑能力。
  • 算力中心与智算中心

    比较算力中心与智算中心的功能与服务,指导银行在技术选择上的决策。
  • 商业价值探索

    分析AI大语言模型与智算结合的商业价值及创新实践,识别潜在的市场机会。
  • 未来发展趋势

    预判技术发展趋势与银行业务场景的变化,帮助银行把握未来发展方向。
  • 综合案例分析

    通过案例分享,深刻理解AI大模型与算力服务体系在银行的实际应用效果。

掌握AI与算力,推动银行业务创新

通过系统学习,学员将掌握AI大模型与算力服务体系的核心知识与应用能力,为银行业务的数字化转型与创新提供有力支持。
  • AI大模型理解

    全面了解AI大模型的基本概念与原理,掌握其在银行中的应用潜力。
  • 算力服务掌握

    深入理解算力服务体系的构成与功能,为AI大模型的运行提供技术支撑。
  • 场景应用分析

    能够分析AI大语言模型在不同业务场景中的应用,识别创新机会。
  • 整合与实施能力

    掌握AI大语言模型在银行业务系统中的整合与实施步骤,确保落地效果。
  • 商业价值评估

    能够评估AI大模型与智算结合所带来的商业价值,推动银行业务优化。
  • 技术选择能力

    了解算力中心与智算中心的功能与服务,帮助银行做出明智的技术选择。
  • 未来趋势洞察

    对技术发展趋势有清晰的认识,帮助银行把握未来市场变化。
  • 案例应用分析

    通过综合案例分析,提升对AI技术实际应用效果的理解与评估能力。
  • 创新思维培养

    激发创新思维,推动银行在业务流程中的智能化与创新实践。

解决银行转型中的关键挑战

通过系统学习与实践,帮助银行高层管理者识别并解决在数字化转型过程中面临的关键问题,推动业务的全面提升与创新。
  • 业务效率低下

    通过AI大模型的应用,提升银行业务处理效率,减少人工干预与错误。
  • 客户服务不足

    借助智能客服与情感分析工具,优化客户服务体验,提高客户满意度。
  • 风险管理不足

    利用AI技术提升合规与风险管理的智能化水平,降低业务风险。
  • 技术应用不成熟

    通过系统的落地实践,确保AI大模型的有效整合与应用,提升技术应用成熟度。
  • 创新能力不足

    探索AI大模型与智算结合的商业价值,激发银行的创新潜力与能力。
  • 资源配置不合理

    通过优化算力服务体系,合理配置资源,提升技术支撑能力。
  • 市场变化应对不足

    提高对市场变化的敏感度,及时调整策略以应对外部环境的变化。
  • 战略落地难

    确保AI技术与业务战略的有效结合,形成可落地的执行方案。
  • 技术选择困难

    帮助银行明确算力中心与智算中心的选择标准,做出合理的技术决策。

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