课程ID:37936

李勇:银行AI培训|掌握AI大模型,提升银行业务效率与服务质量

在数字化转型的大潮中,银行面临着前所未有的挑战与机遇。通过全面理解AI大模型的应用潜力与算力服务体系,助力银行高层管理者与技术团队提升业务处理效率和服务质量,重塑客户体验与内部管理。课程结合理论与实践,深入探讨AI技术在银行的创新应用,帮助企业在竞争中保持领先。

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曹大嘴老师
  • AI大模型了解AI大模型的基本概念与原理,掌握其与传统AI技术的区别,为后续应用打下坚实基础。
  • 应用场景探索AI大语言模型在银行各个业务场景的创新应用,提升办公与客户服务效率,优化内部管理。
  • 算力服务体系掌握算力服务体系的构成与优化策略,确保AI大模型的高效运行与资源配置。
  • 落地实践学习AI大语言模型在银行的整合与落地实践,确保技术应用的有效性与安全性。
  • 商业价值探索AI大模型与智算结合带来的商业价值,挖掘创新机会与新业务模式。

AI大模型与算力服务体系:银行数字化转型的关键驱动 将AI大模型与算力服务体系结合,助力银行实现数字化转型的核心战略。通过对AI大模型的深入解析,学员将掌握其在各业务场景中的应用潜力,提升服务效率与风险管理能力,构建可持续的业务增长模式。

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从理论到实践,全面提升银行AI应用能力

课程涵盖AI大模型的基础知识、应用场景、落地实践及算力服务体系构建,旨在帮助学员从理论到实践全面掌握AI技术在银行的应用能力,推动业务创新与风险控制。
  • AI大模型概述

    深入了解AI大模型的基本概念、原理及与传统AI技术的区别,为后续学习奠定基础。
  • 办公场景应用

    探讨AI大语言模型在银行办公场景中的应用,提升业务处理效率与客户服务质量。
  • 信贷业务智能化

    通过智能化手段优化信贷审批流程与风险评估,提升信贷业务的决策效率与安全性。
  • 反欺诈系统

    构建智能反欺诈系统,通过AI技术提升对欺诈行为的识别与应对能力。
  • 算力服务体系

    学习算力服务体系的构建与优化,确保AI大模型的高效运行与资源配置。
  • 整合实践

    掌握AI大语言模型与银行业务系统的整合步骤与注意事项,确保落地实施的效果与安全性。
  • 商业价值评估

    分析AI大模型与智算结合的商业价值,挖掘新的业务模式与创新机会。
  • 未来发展趋势

    探讨AI技术在银行业务中的未来发展趋势与新需求,帮助企业保持竞争优势。
  • 案例分析

    通过成功案例分析,学习AI技术在银行中的实际应用效果与经验教训。

掌握AI与算力服务,推动银行业务转型

通过学习,学员将全面掌握AI大模型的应用潜力与算力服务体系,为银行业务转型提供坚实的技术支持与创新思路。
  • AI大模型理解

    全面了解AI大模型的基本概念、原理及其与传统AI技术的区别,为后续应用奠定基础。
  • 应用潜力评估

    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。
  • 算力服务知识

    掌握算力服务体系的基础知识及其在支撑AI大模型运行中的作用,提高技术应用能力。
  • 智能化管理

    了解如何运用AI技术提升内部管理效率,优化员工绩效评估与知识管理。
  • 创新实践案例

    学习AI大模型及算力服务在银行中的成功案例,获取实践经验与方法论。
  • 风险管理能力

    提升对合规与风险管理的智能化应对能力,确保银行业务安全与合规。
  • 整合实施能力

    掌握AI大语言模型与银行业务系统的整合实施步骤,提高落地实践能力。
  • 评估与选择

    学会如何评估和选择适合银行业务的AI大模型及算力服务,优化资源配置。
  • 未来发展洞察

    了解AI技术在银行业务中的未来发展趋势,提前布局市场变化与需求。

推动银行创新,解决转型过程中遇到的挑战

通过系统学习AI大模型与算力服务体系,帮助银行高层管理者与技术团队有效应对数字化转型中的挑战,推动业务创新与提升市场竞争力。
  • 业务效率低下

    通过AI大模型技术提升银行业务处理效率,优化客户服务体验,降低运作成本。
  • 风险管理不足

    构建智能化风险管理体系,提升银行对合规与风险的响应能力,确保业务安全。
  • 技术应用不当

    通过系统学习与实践,确保AI技术在银行中的合理应用,避免资源浪费与技术风险。
  • 人才短缺

    培养具备AI技术与市场洞察能力的高层管理者与技术团队,提升银行创新能力。
  • 市场竞争压力

    通过AI技术驱动业务创新,提升市场竞争力,适应快速变化的金融环境。
  • 整合难度高

    学习AI大语言模型与银行业务系统的整合实践,降低技术实施难度,确保落地效果。
  • 决策效率低

    通过智能化工具提升决策效率,帮助管理者快速响应市场变化与客户需求。
  • 创新不足

    探索AI技术与智算结合带来的新商业价值,激发银行的业务创新与发展潜力。
  • 视野局限

    通过学习行业案例与未来趋势,拓展银行管理者的视野与思维,适应市场变化。

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