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枫影(王鸿华):风险管理培训|借助AI技术,提升金融行业风险管理能力,保持市场竞争力

在AI技术快速发展的背景下,金融行业面临着前所未有的挑战与机遇。通过深入探讨AI技术及其在金融风险管理中的应用,帮助银行管理者掌握利用新技术应对市场变化的策略,提升服务质量与客户体验。培训内容涵盖AI的发展历程、ChatGPT与LLM大模型的应用、Agent与低代码技术的融合,以及具体的金融业务创新案例,助力银行在竞争中立于不败之地。

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曹大嘴老师
  • AI技术发展深入了解AI技术的演变历程,掌握未来趋势,为金融行业的技术应用提供理论支持。
  • ChatGPT与LLM大模型学习ChatGPT及LLM大模型的核心概念与实际应用,提升金融产品的智能化水平。
  • Agent与低代码技术掌握Agent技术与低代码/无代码平台的结合,优化金融业务流程与客户体验。
  • 金融业务创新探索AI在金融产品研发、市场营销、渠道管理等领域的创新应用,提升市场竞争力。

构建金融科技驱动的风险管理体系 面对技术革新与市场挑战,银行需要建立高效的风险管理体系。通过对AI技术的深入理解与应用,帮助企业识别潜在风险并制定有效策略,实现稳健经营。培训内容涵盖AI技术的演变、ChatGPT与LLM模型的应用、Agent与低代码技术的融合等,适合各层级管理者,推动银行在风险管理上的全面升级。

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实现智能化转型,提升金融风险管理能力

通过系统化的学习,银行管理者能够全面理解AI技术在风险管理中的应用潜力,并结合实际案例进行深入剖析,确保战略与执行的有效对接。
  • AI发展史

    探讨AI技术的起源与发展历程,识别影响金融行业的关键技术里程碑,为后续应用奠定基础。
  • ChatGPT与LLM应用

    分析ChatGPT和LLM大模型在金融服务中的应用案例,明确其对业务创新的重要性。
  • Agent技术概念

    理解Agent技术的核心概念及其在金融行业中的实际应用,提升业务流程的智能化程度。
  • 低代码技术

    学习低代码/无代码平台的优势,助力银行快速响应市场变化,提升客户满意度。
  • 金融产品研发

    掌握AI在市场趋势分析与产品研发中的应用,提升金融产品的市场竞争力与客户吸引力。
  • 市场营销策略

    通过AI驱动的客户细分与个性化营销策略,提升市场营销的精准度与效果。
  • 渠道管理优化

    运用AI技术优化客户体验与渠道管理,提升客户满意度与业务转化率。
  • 客户服务提升

    利用智能客服机器人和情绪分析技术,提升客户服务质量与效率。
  • 风控与合规管理

    掌握AI在信贷风险评估与合规监控中的应用,提高风险管理的有效性与合规性。

全面提升风险管理与金融业务的智能化水平

通过系统学习,学员将能够掌握AI技术在金融领域的应用,提升自身的市场判断与风险管理能力,从而推动银行业务的全面数字化转型。
  • AI技术掌握

    了解AI技术的发展历程及未来趋势,提升对新技术应用的敏感度。
  • 应用能力提升

    掌握ChatGPT与LLM大模型的应用,推动金融产品的智能化与个性化。
  • 技术融合理解

    深入理解Agent与低代码技术的融合,提升业务流程的灵活性与高效性。
  • 创新能力培养

    探索AI技术在金融业务创新中的应用,提升市场竞争力与业务敏感度。
  • 风险管理技能

    掌握AI在风险评估与合规管理中的应用,提高风险控制能力。
  • 市场营销策略

    学习AI驱动的市场营销策略,提升客户获取与维护能力。
  • 客户服务优化

    利用AI技术提升客户服务质量与效率,增强客户满意度。
  • 数据治理能力

    理解数据治理的重要性,确保数据质量与合规性。
  • 战略规划能力

    掌握制定AI技术长期战略的能力,推动银行数字化转型的有效实施。

提升企业风险管理能力,构建竞争优势

通过有效的内训课程,企业可以解决当前在风险管理、客户服务和市场营销等方面面临的问题,推动业务的持续健康发展。
  • 战略不清晰

    帮助管理层理清AI技术在银行业务中的应用战略,确保各项业务目标的达成。
  • 技术应用不足

    提升技术部门对AI技术的理解与应用能力,推动技术与业务的深度融合。
  • 创新能力欠缺

    通过案例分析与实践,提升银行在金融产品创新上的能力,满足市场需求。
  • 客户服务效率低

    利用AI技术提升客户服务的自动化与智能化水平,增强客户体验。
  • 风险控制能力弱

    掌握AI在风险评估与合规管理中的应用,提高金融风险的识别与控制能力。
  • 市场适应性差

    通过市场趋势分析与客户细分,提高银行对市场变化的适应能力。
  • 数据管理混乱

    建立完善的数据治理体系,确保数据的准确性与合规性。
  • 人才短缺

    通过人才培养计划,提升银行在AI技术领域的人才储备与应用能力。
  • 执行力不足

    加强战略规划与执行的联动,确保AI技术应用的有效落地。

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