课程ID:37193

李勇:大模型内训|提升金融行业应用能力,抓住AI技术机遇

在快速发展的金融科技浪潮中,企业需要掌握大模型技术的应用,以提升市场竞争力。通过深入分析金融行业的典型大模型应用案例,帮助团队识别高价值的应用场景,推动技术的有效落地,确保在复杂的市场环境中稳步前行。

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曹大嘴老师
  • 大模型原理深入讲解大模型在金融行业的基本应用原理及框架选择,帮助学员掌握核心概念。
  • 应用案例分析金融行业中成功的大模型应用案例,包括风险管理、客户服务及投资分析等。
  • 工具选择学习如何根据具体业务场景选择合适的大模型工具和技术,从而提高工作效率。
  • 数据处理掌握大模型在金融行业中的数据处理和分析方法,提升数据利用率与决策能力。
  • 安全合规了解大模型在金融行业中的安全性和合规性要求,确保技术应用的合法性。

掌握大模型应用,助力金融行业创新发展 该培训课程聚焦大模型在金融领域的实战应用,涵盖从基础原理到具体案例的全方位分析,帮助学员提升对大模型技术的理解与应用能力。通过实际操作与案例分享,学员将能有效解决金融行业中的实际问题,把握大模型带来的机遇。

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九大重点,构建全面的金融大模型应用能力

该课程围绕大模型在金融行业中的应用展开,涵盖从基础知识到实操练习的多个模块。通过九个重点内容的学习,学员将能系统掌握大模型技术,推动企业在金融领域的数字化转型。
  • PROMPT语言

    深入探讨PROMPT语言的结构与应用,提升学员在大模型与机器之间的沟通能力。
  • 模型框架

    解析主流AI大模型框架的特点与适用场景,帮助学员选择合适的框架进行应用。
  • 文档处理

    通过实战演练,教授学员如何利用PROMPT命令快速生成与优化各类文档。
  • 数据处理

    学习如何借助PROMPT命令提升Excel的数据处理效率,快速完成数据整理与分析。
  • 演示文稿

    利用PROMPT命令设计和优化PPT,提高演示文稿的专业性与吸引力。
  • 风险管理

    探讨大模型在金融风险管理中的应用,帮助学员识别并评估潜在风险。
  • 客户服务

    分析大模型在金融客户服务中的应用,提升客户体验与服务效率。
  • RAG技术

    介绍RAG技术在金融办公场景中的应用,提升文档检索与决策分析能力。
  • 场景挖掘

    通过思维导图等工具,帮助学员挖掘更多适合大模型应用的金融场景。

提升应用能力,打造金融行业的竞争优势

通过系统的学习与实操,学员将能够掌握大模型在金融行业中应用的关键技能,提升个人及团队的市场竞争力。培训结束后,学员将具备独立分析与解决问题的能力,推动企业的数字化转型。
  • 应用原理

    掌握大模型在金融行业的基本应用原理和框架选择,建立理论基础。
  • 案例分析

    了解金融行业中的大模型应用案例,具备实战经验与分析能力。
  • 工具选择

    学会如何根据金融业务场景选择合适的大模型工具和技术,提升工作效率。
  • 数据分析

    掌握大模型在金融行业中的数据处理与分析方法,提升数据利用效率。
  • 合规意识

    了解大模型在金融行业中的安全性和合规性要求,确保应用合法合规。
  • 实操能力

    通过实操练习,提升大模型在金融场景中的应用能力,增强实际操作经验。
  • 场景挖掘

    挖掘并设计更多高价值的金融大模型应用场景,推动技术创新。
  • 沟通技巧

    提升与大模型沟通的能力,掌握PROMPT语言的使用。
  • 综合能力

    通过系统学习与实操,提升对大模型应用的综合理解与能力。

解决企业面临的金融行业挑战

通过系统的培训与案例分析,企业将能够有效解决在大模型应用过程中遇到的各类问题,提升团队的整体作战能力与市场竞争力。培训将帮助企业挖掘潜在机会,拓展业务边界。
  • 技术应用

    解决技术不匹配问题,帮助团队选择合适的大模型工具与技术。
  • 数据处理

    提高数据处理效率,解决数据繁杂带来的分析难题。
  • 合规风险

    识别并解决大模型应用中的合规风险,确保技术应用的合法性。
  • 客户服务

    提升客户服务效率,解决客户需求与服务质量之间的矛盾。
  • 风险管理

    优化风险管理流程,提升金融行业的风险识别与评估能力。
  • 创新能力

    增强团队对新技术的适应能力,解决创新能力不足的问题。
  • 场景挖掘

    帮助企业挖掘适合大模型应用的高价值场景,推动业务增长。
  • 综合应用

    解决大模型技术应用中出现的综合协调问题,实现多场景落地。
  • 团队协作

    提升团队的协同能力,解决内部沟通与协作不畅的问题。

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