课程ID:37206

李勇:金融AI课程|掌握AI与大语言模型,助力银行后台运营转型

在金融行业愈发依赖智能化的今天,如何有效运用AI与大语言模型提升后台运营效率,成为各大银行亟待解决的关键问题。本课程通过理论与实践相结合的方式,帮助学员深入理解AI技术,识别运营中的优化环节,并借助成功案例构建可行的解决方案,全面提升数智化转型能力。

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曹大嘴老师
  • AI概念与应用了解AI及大语言模型的基本概念与原理,掌握其在金融领域的多种应用场景,提升对数智化转型的认知基础。
  • 工具与技术学习常见AI工具的功能与应用,掌握大语言模型的构建与训练方法,为后台运营提供技术支持。
  • 场景应用针对客户服务、风险评估、交易处理等环节,分析AI大语言模型的具体应用案例,提升实际操作能力。
  • 流程优化与管理探讨如何利用AI提升运营流程的效率,监控风险与预警,优化客户服务质量,实现后台运营的全面提升。
  • 职业发展策略分析AI对金融从业者职业发展的影响,制定应对策略,提升个人能力以适应未来的行业变化。

从理论到实践:金融AI与后台运营的深度融合 在人工智能广泛应用的背景下,金融行业正面临数智化转型的机遇与挑战。课程通过五个核心关键词,深入探讨AI及大语言模型在金融后台运营中的应用,帮助银行运营人员提升实战能力与决策水平。

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九大重点,助力银行后台运营全面升级

课程聚焦九个关键点,系统性分析如何通过AI及大语言模型优化后台运营,帮助学员在激烈的市场竞争中占据优势,构建可持续的增长基础。
  • 市场机遇

    识别AI及大语言模型在金融行业带来的新机遇,帮助企业把握市场趋势,调整战略方向。
  • 风险分析

    深入探讨AI在风险评估中的应用,提升企业在复杂环境下的风险管理能力,确保运营安全。
  • 客户服务提升

    分析AI客服的优势与局限,帮助企业优化客户互动,提高服务质量与客户满意度。
  • 运营效率

    通过AI技术提升后台运营效率,降低成本,增强企业竞争力,助力实现盈利增长。
  • 案例分析

    借助成功与失败的案例,提炼经验教训,为企业的数智化转型提供指导与借鉴。
  • 流程优化

    学习如何通过AI优化运营流程,提升资源配置效率,实现业务的灵活调整与创新。
  • 团队协作

    强调跨部门协作的重要性,提升团队在AI应用中的协同作战能力,实现整体效能的提升。
  • 技术保障

    探讨AI技术在后台运营中的安全保障措施,确保信息安全与合规性,维护客户信任。
  • 职业应对

    分析行业变革对职业发展的挑战,制定个人职业规划与能力提升策略,以适应未来市场需求。

提升数智化能力,塑造金融行业新视野

学员将在课程中收获九项核心技能,全面提升在AI及大语言模型应用方面的实战能力,帮助个人与企业应对未来的挑战。
  • AI认知

    深入理解AI及大语言模型的基本概念与原理,为后续学习打下坚实基础。
  • 应用技能

    掌握AI及大语言模型在后台运营中的具体应用方法,提升实际操作能力。
  • 优化意识

    识别并优化后台运营环节中可运用AI的部分,提升工作效率与质量。
  • 决策能力

    具备运用AI进行管理与决策的能力,为企业提供数据驱动的决策支持。
  • 职业规划

    了解AI对职业发展的挑战,制定有效的应对策略与个人发展规划。
  • 案例学习

    通过同业成功案例,获取可行的最佳实践,提升思维视野。
  • 创新思维

    培养创新思维与问题解决能力,适应快速变化的行业环境。
  • 数据分析

    提升数据分析能力,掌握如何利用数据驱动业务决策与创新。
  • 协作能力

    增强团队协作能力,在AI应用中实现跨部门的高效协作与沟通。

破解金融运营难题,构建智能化管理能力

通过系统性的学习与实践,帮助企业解决在数智化转型中面临的九大核心问题,提升整体运营管理能力与市场竞争力。
  • 战略模糊

    帮助企业明确数智化转型战略,识别市场机会与挑战,制定有效的应对方案。
  • 技术应用滞后

    解决企业在AI技术应用上的滞后问题,提升后台运营的智能化水平。
  • 客户服务不佳

    针对客户服务中的痛点,提供AI驱动的优化方案,提升客户满意度与忠诚度。
  • 风险管理不足

    通过AI技术提升风险监控与管理能力,确保企业在复杂市场中的安全运营。
  • 团队能力不足

    提升团队在AI应用中的综合能力,增强协作与执行力,实现目标的有效达成。
  • 流程效率低下

    帮助企业识别并优化后台运营流程,提高整体运营效率,降低成本。
  • 职业发展困境

    分析AI对职业发展的影响,制定应对策略,帮助员工适应未来的职场变化。
  • 创新能力不足

    提升企业的创新能力与市场竞争力,帮助其在数字经济中稳步前行。
  • 决策盲目

    通过数据分析与AI工具,提升决策的科学性与有效性,助力企业战略落地。

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