课程ID:37936

李勇:AI技术应用|提升银行业务效率与服务质量的创新解决方案

在AI技术飞速发展的当下,银行亟需理解并应用AI大模型,以应对数字化转型带来的挑战。通过系统性的理论与实践结合,课程将帮助管理者破解业务效率与服务质量的问题,构建灵活高效的AI应用能力,提升市场竞争力。适合银行高层管理者与技术、业务、创新部门的专业人士。

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曹大嘴老师
  • AI大模型深入了解AI大模型的基本概念与原理,明确其与传统AI技术的区别,为后续应用打下坚实基础。
  • 应用场景探索AI大语言模型在银行办公及其他业务场景中的具体应用,提升运营效率与客户服务质量。
  • 算力服务体系掌握算力服务体系的基础知识,理解其在支撑AI大模型运作中的重要性,确保业务需求得到有效满足。
  • 创新实践通过案例分析与实践探讨,了解AI大模型在银行中的创新应用,推动业务模式的转型与升级。
  • 未来趋势讨论AI大模型及算力服务的未来发展方向,帮助银行预见新技术带来的机遇与挑战。

从理论到实践:构建银行AI应用的有效路径 课程聚焦AI大模型的基本概念及其在银行业务中的深度应用,通过理论学习与案例分析,帮助学员系统掌握AI大模型与算力服务的运用,提升银行业务处理效率与服务质量。适合希望在数字化转型中取得突破的银行团队。

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九大重点,助力银行构建AI应用的全景视图

通过深入的课程内容,帮助学员全面理解AI大模型与算力服务体系,从各个维度提升银行的业务能力与市场竞争力。
  • AI大模型概述

    讲解AI大模型的基本概念与发展历程,帮助学员从根本上理解这一新兴技术的背景与重要性。
  • 办公场景应用

    分析AI大语言模型在银行办公中的应用,如智能文档处理与客户服务优化,提升工作效率。
  • 信贷智能化

    探讨AI大模型在信贷业务中的应用,通过智能化提升审批效率与风险控制能力。
  • 投资策略辅助

    利用AI技术分析市场趋势,辅助投资决策,提升投资效率与收益。
  • 反欺诈系统

    构建智能反欺诈系统,通过AI技术识别欺诈行为,保护银行资产安全。
  • 落地实践

    探讨AI大语言模型在业务系统中的整合,确保技术落地带来实际效益与安全性。
  • 算力服务优化

    掌握算力服务体系的构建与优化策略,确保AI模型高效运行。
  • 中心功能解析

    比较算力中心与智算中心的功能与服务,帮助银行选择合适的技术支持。
  • 商业价值探索

    分析AI大语言模型与智算结合带来的商业价值,推动业务创新与转型。

掌握核心能力,提升银行数字化转型的竞争力

通过系统学习,学员将能够掌握AI技术的应用与整合能力,为银行的数字化战略提供有力支持,提升市场应变能力。
  • 全面理解AI大模型

    透彻掌握AI大模型的基本概念、原理及其在银行中的应用潜力,为企业数字化转型奠定基础。
  • 提升办公效率

    通过AI技术优化银行的办公流程,实现智能文档处理与客户服务的高效转型。
  • 信贷业务优化

    运用AI技术提升信贷审批与风险评估的效率,减少人工成本,提升决策质量。
  • 投资决策支持

    利用AI技术分析市场,辅助投资决策,提升银行的投资能力与竞争优势。
  • 构建反欺诈体系

    建立智能反欺诈机制,提升银行的风险管理能力,保护客户与银行资产。
  • 实践应用能力

    通过案例分析,掌握AI大语言模型的实际应用技巧,确保技术落地产出实效。
  • 算力服务知识

    了解算力服务体系的构建与优化,保障AI模型的高效运行与资源利用。
  • 中心选择策略

    掌握算力中心与智算中心的选择策略,确保技术架构符合银行的发展需求。
  • 探索商业创新

    挖掘AI大语言模型与智算结合的商业价值,推动银行业务创新与市场扩展。

提升战略执行力,解决银行数字化转型中的核心问题

通过系统性的培训,帮助银行识别并解决数字化转型过程中的痛点与难题,提升组织的执行能力与市场竞争力。
  • 战略模糊

    帮助银行理清AI技术应用的战略方向,确保数字化转型的目标明确、可行。
  • 执行脱节

    通过理论与实践结合,打通战略与执行的链路,确保AI应用落地有效。
  • 市场判断失误

    培养市场洞察能力,帮助银行在快速变化的市场环境中做出准确判断。
  • 技术应用不当

    提升技术应用能力,确保AI技术的合理应用与价值发挥,避免资源浪费。
  • 业务流程低效

    优化业务流程,提升效率,通过AI技术实现流程智能化与自动化。
  • 风险管理不足

    借助AI技术提升风险识别与管理能力,确保银行资产安全,降低运营风险。
  • 创新能力不足

    通过AI大模型的探索与应用,推动银行业务创新,提升市场竞争力。
  • 资源配置不合理

    优化算力服务体系的构建与配置,确保技术资源的高效利用。
  • 人才技能缺乏

    通过培训提升员工的AI技术应用能力,打造高素质的数字化转型团队。

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