人工智能创新发展以及在各领域的应用

人工智能AI时代,金融行业的数字化转型与人工智能的初步认知被放在同一组任务里,方便参训团队对照自己的场景调整做法

0.5天,3小时 人工智能应用

课程大纲

课程总览

一、人工智能的初步认知
  • 人工智能行业概述
  • 人工智能定义
  • 人工智能分类
  • 人工智能发展特征
  • 三要素:数据、算力、算法
  • 人工智能发展历程
(一)第一次浪潮:核心是符号主义
(二)第二次浪潮:专家系统推动人工智能从理论走向实际
(三)第三次浪潮:深度学习的突破
二、人工智能的竞争格局
  • 行业格局分析
  • 竞争格局
  • 行业现状
  • 国内市场现状
(一)人工智能行业迎来新一轮发展浪潮
(二)人工智能上升至国家战略层面,场景应用是近期关注重点
三、AI工具基础认知
  • 1. 生成式AI大模型能做什么?
  • (1)AI和搜索引擎的区别
  • (2)AI能做的72件事
  • (3)AI的局限性
  • 2. 国内有哪些免费的AI产品?
  • (2)垂类AI
  • 工具:秘塔搜索、WPSAI、剪映AI、公文写作AI
  • 3. 为什么是DeepSeek?
  • 数据安全优势:企业级私有化部署解决方案
四、方法篇-如何让AI大模型/Deepseek为你所用?
  • 1. 驱动AI/deepseek的钥匙
  • (1)什么是提示词(指令)
  • (2)好的提示词的3大标准
  • 2. 提示词3大提问技巧
  • (1)提示词万能公式
  • (2)指令式提问:确保得到更精准的答案
  • (3)角色扮演式提问:秒变专家的AI更睿智
  • (4)关键词提问:让回答更具针对性
  • 3. 提问方法及案例教学
  • (1)指令式提问:确保得到更精准的答案
四、应用篇-DeepSeek行业赋能与应用初探
  • 1. DeepSeek跨界应用场景
(一)工业领域应用
(二)医疗领域应用
(三)金融领域应用
(四)教育领域应用
(五)电商领域应用
(六)传媒领域应用
(七)影视领域应用
(八)游戏领域应用
  • 2. 各行业具体应用案例

人工智能AI时代,金融行业的数字化转型

一、金融机构数字化转型核心痛点与思考
  • 金融机构数字化转型的核心矛盾
  • 解决思路:数字化赋能,从产品销售转向用户运营转变
二、从金融机构的数字营销场景谈起
  • 金融机构传统营销模式存在的痛点
  • 分析框架:营销生产力提升
  • 解决之道:从产品销售到买方投顾
三、DeepSeek 如何推动金融行业数字化转型?
  • 大模型金融核心应用场景?业务场景简单的非决策类环节
  • DeepSeek 如何推动金融机构数字化转型?
  • 未来金融应用大模型的核心胜负手?—— 数据
四、大模型用于金融行业难点分析
  • 数据安全与隐私风险
  • 模型内生风险
  • 概率决策与金融确定性间存在根本矛盾
  • 阐述大模型基于概率的决策思维与部分金融业务对确定性要求之间的对立关系
  • 技术与业务要 双向奔赴
  • 其他难点
  • 课程总结

适合对象

金融行业从业人员及管理人员

课程定位与主要问题

《人工智能创新发展以及在各领域的应用》更强调任务场景、提示词设计、输出校验和风险边界与小组练习、过程记录和后续任务的连接

核心收益

  • 场景边界更清楚:工具场景、输入要求和输出校验,减少只听概念、不知道怎么用的落差
  • 围绕人工智能AI时代,金融行业的数字化…校准目标和边界,明确课堂重点动作
  • 流程复用更容易:人工智能的初步认知安排练习,检查方法、工具和流程是否可用
  • 人工复核有抓手:人工智能行业概述相关的责任分工、跟进节奏和复盘问题

课程背景与交付信息

在全球人工智能技术高速发展与产业变革的浪潮中,大国科技博弈与 逆全球化 趋势交织,深刻影响着人工智能的发展格局。以美国为首的发达国家通过技术封锁、数据本地化政策等手段强化技术壁垒,而中国等新兴经济体则加速自主创新,全球人工智能治理体系面临重构压力。在此背景下,DeepSeek作为一家具有国际视野的人工智能企业,以 开源生态+技术普惠 为核心战略,正在重塑全球AI竞争格局

从技术逻辑看,通用人工智能技术具有重塑全球权力版图的能力,其发展直接影响国家在科技、经济、政治领域的话语权。DeepSeek通过突破关键技术瓶颈,大幅降低了AI 技术的开发与应用成本。使中小企业能够以更低成本接入AI技术,打破了传统巨头对技术的垄断

在金融行业数字化转型加速的当下,技术创新成为推动行业发展的关键力量。大模型技术的崛起,为金融领域带来了全新的机遇与挑战。DeepSeek 等大模型凭借其低成本、高性能、适配国产GPU等优势,逐渐在金融行业崭露头角。然而,金融机构在应用大模型时,面临着数据安全、模型风险、技术与业务融合等诸多难题。同时,传统金融机构数字化转型还存在顶层设计与一线考核、长期价值与短期财报压力等矛盾

课程时间

0.5天,3小时

授课方式

主题讲授、案例分析、互动问答、图片展示

课程内容重点

01人工智能AI时代,金融行业的数字化转型
02人工智能的初步认知
03人工智能行业概述
04人工智能定义
05人工智能分类

讲师介绍

来寂则 讲师头像

来寂则

宏观经济分析与资本运营实战专家

来寂则,宏观经济与资本运营实战专家。曾任国投证券投行副总裁,现任基金投资总监。擅长国有资本运作、并购重组及宏观经济研判,主导多起明星资本案例,累计赋能200+家企事业单位

金融银行政府国企制造业互联网科技医药医疗
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课程差异说明

本课程页面围绕《人工智能创新发展以及在各领域的应用》重点呈现课程定位、适合对象、核心收益和 2 个主要模块,便于快速判断培训匹配度

课程常见问题

这门课适合哪些学员参加?

适合金融行业从业人员及管理人员等需要系统提升相关能力的人群

学习这门课可以获得什么收益?

掌握转型策略:深入理解金融机构数字化转型的核心痛点与矛盾,学习如何借助 DeepSeek 等大模型技术优化转型路径,制定切实可行的数字化转型策略,提升机构整体竞争力,并结合课程中的工具、案例和练习推动企业培训落地

课程通常安排多长时间?

当前样板提取的课程时间为:0.5天,6小时/天。实际交付可根据企业培训目标和学员基础进行调整

课程采用什么授课方式?

课程主要采用主题讲授、案例分析、互动问答、图片展示,强调理解、讨论、工具练习和业务场景应用

企业可以基于这门课做定制吗?

可以。正式交付时可结合企业行业、岗位对象、当前问题和培训时长,对案例、练习和重点模块做适配