课程ID:37936

李勇:AI大模型课程|助力银行数字化转型,提升业务处理效率与服务质量

在银行业务数字化转型的浪潮中,掌握AI大模型及其算力服务体系是提升业务处理效率与服务质量的关键。通过深入探讨AI大模型的基本概念、应用潜力及相关实践案例,帮助高层管理者与业务部门把握技术趋势,赢得市场竞争优势。适合对AI技术感兴趣的金融从业者,助力其在复杂环境中实现创新与突破。

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曹大嘴老师
  • AI大模型深入理解AI大模型的定义、特征及其工作原理,掌握与传统AI的区别,构建技术基础。
  • 应用场景探索AI大语言模型在银行各个业务场景中的应用潜力,包括办公效率提升、客户服务优化及风险管理等。
  • 算力服务体系掌握算力服务体系的基础知识,了解其在支撑AI大模型运行中的重要作用,提升技术应用能力。
  • 创新实践学习AI大模型及算力服务在银行中的创新实践案例,洞悉未来发展的趋势与机遇。
  • 评估与选择掌握如何评估和选择适合银行业务的AI大模型及算力服务,确保技术落地的有效性与安全性。

全景式理解AI大模型:从概念到应用 结合理论与实践,系统梳理AI大模型的基本概念、发展历程及其在银行业务中的实际应用,助力学员全面掌握AI技术的核心要素与发展方向。

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从理论到实践:AI大模型在银行的落地应用

通过系统化的模块设计,聚焦AI大模型在银行的应用,帮助学员从实际案例中汲取经验,推动技术在业务中的有效落地。
  • 概念与原理

    讲解AI大模型的基本概念及其与传统AI技术的区别,帮助学员建立清晰的技术认知。
  • 办公场景应用

    探讨AI大语言模型在办公场景中的应用,包括智能文档处理与会议纪要,提升工作效率。
  • 信贷业务智能化

    分析信贷审批流程的智能化改造,探索信贷风险的智能评估方法,推动业务流程的优化。
  • 风险管理

    介绍合规文档的智能审查及风险事件的智能预警,帮助银行提升风险控制能力。
  • 算力服务体系

    探讨算力服务体系的构建与优化策略,确保AI大模型的高效运行。
  • 智算中心功能

    解析算力中心与智算中心的区别及功能,帮助学员做出合理的选择与规划。
  • 商业价值

    探索AI大语言模型与智算结合带来的商业价值与创新机会,推动新业务模式的拓展。
  • 案例分析

    通过实际案例分析,帮助学员理解AI大模型在银行业务中的应用效果与市场反馈。
  • 未来发展趋势

    探讨AI技术未来的发展趋势及其在银行业务中的新变化与新需求,指引学员前瞻性思考。

掌握AI应用技能,提升银行业务竞争力

通过系统的学习,学员将全面掌握AI大模型的理论与实践,提升在银行业务中的应用能力与创新思维。
  • 全面了解AI大模型

    掌握AI大模型的基本概念、原理及其在银行业务中的应用场景,提高对新技术的认知能力。
  • 提升客户服务能力

    通过智能客服与情感分析技术,优化客户服务,提高客户满意度与忠诚度。
  • 增强风险管理能力

    掌握智能审查与预警机制,提升合规性与安全性,有效控制业务风险。
  • 优化业务流程

    通过智能化改造,提升信贷审批与投资策略执行的效率,推动业务创新。
  • 构建算力服务体系

    理解算力服务体系的构成与功能,掌握优化策略,确保技术落地与稳定运行。
  • 选择合适的技术方案

    学习如何评估与选择适合银行业务的AI大模型与算力资源,确保技术的有效应用。
  • 案例学习与反思

    通过对成功案例的分析,学习有效的实施策略与最佳实践,提升实战能力。
  • 前瞻性思维

    了解AI技术的最新发展动态,培养前瞻性思维,适应快速变化的市场环境。
  • 团队协作能力

    通过互动性强的课程设计,提升团队协作能力,推动跨部门协作与技术落地。

破解银行数字化转型中的关键问题

通过深入学习AI大模型及算力服务体系,帮助银行解决在数字化转型过程中面临的多重挑战,推动整体业务提升。
  • 技术应用障碍

    帮助学员理解AI大模型的基本原理,降低技术应用的门槛,消除使用障碍。
  • 业务流程低效

    通过智能化手段优化信贷审批与客户服务流程,提升业务效率与客户体验。
  • 风险控制不足

    建立智能风险管理机制,增强银行对合规性及安全性的把控能力,降低风险损失。
  • 算力资源配置不当

    通过系统的算力服务体系构建,优化资源配置,确保技术支持的有效性与高效性。
  • 缺乏创新思路

    激发学员的创新思维,通过AI大模型与智算结合,探索新的商业模式与市场机会。
  • 团队协作不足

    通过课程中的互动与讨论,增强团队协作能力,推动跨部门合作,形成合力。
  • 市场变化应对不力

    培养学员的前瞻性思维,帮助他们在快速变化的市场环境中做出迅速反应与调整。
  • 技术落地效果不佳

    通过案例分析与实践指导,确保技术在实际业务中的有效落地与应用。
  • 缺乏系统性认识

    帮助学员建立系统化的思维框架,全面理解AI技术与银行业务的结合点。

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