AI（大模型）在投资风险评估中的应用
围绕大模型、投资风险识别和量化流程，学习数据整理、文本分析、情景生成与压力测试的辅助应用，并讨论模型校验和风险管理
1天 人工智能应用
课程大纲
AI大模型基础
AI大模型基础
- 1. AI大模型概述
- 定义与特点：介绍AI大模型的概念、发展历程以及与其他AI模型的区别
- 技术架构：讲解Transformer架构、预训练与微调等核心技术原理
- 主流大模型介绍：如GPT、文心一言、通义千问等，分析其技术优势与应用场景
- 2. 数据与模型训练
- 数据的重要性：探讨数据在AI大模型训练中的作用，包括数据来源、数据质量、数据标注等
- 训练过程：讲解模型训练的基本流程，包括预训练、微调、超参数调整等
- 模型优化：介绍模型优化的方法，如正则化、剪枝、量化等，以提高模型性能和效率
投资风险评估基础
投资风险评估基础
- 1. 投资风险概述
- 风险的定义与分类：系统性风险与非系统性风险、市场风险、信用风险、流动性风险等
- 传统风险评估方法：介绍均值方差模型、CAPM模型、VaR模型等经典方法及其局限性
- 2. 投资风险评估流程
- 风险识别：如何识别投资过程中的潜在风险因素，包括宏观经济因素、行业因素、公司因素等
- 风险量化：讲解风险量化的方法和技术，如概率分布、敏感性分析、压力测试等
- 风险监控与管理：介绍风险监控的指标体系和管理策略，如风险预警、风险对冲等
AI大模型在投资风险评估中的应用
AI大模型在投资风险评估中的应用
- 1. 数据收集与处理
- 多源数据整合：如何利用AI大模型整合宏观经济数据、市场行情数据、公司财务数据、新闻舆情数据等多源数据
- 数据清洗与预处理：讲解数据清洗、缺失值处理、数据标准化等技术，以提高数据质量
- 自然语言处理（NLP）在数据获取中的应用：介绍如何通过NLP技术从新闻、社交媒体、研究报告等文本中提取有价值的信息
- 2. 风险识别与预警
- 基于大模型的文本分析：利用大模型的文本生成和理解能力，对新闻事件、公司公告等进行语义分析，识别潜在风险信号
- 情感分析与市场情绪监测：通过情感分析技术，分析市场参与者的情绪变化，预测市场波动风险
- 风险预警模型构建：结合大模型的预测能力，构建风险预警模型，实时监测投资组合的风险状态
- 3. 风险量化与评估
- 模型驱动的风险量化：介绍如何利用大模型的生成式能力，生成风险场景，进行风险量化分析
- 情景分析与压力测试：通过大模型生成多种极端情景，进行压力测试，评估投资组合在不同情景下的风险承受能力
- 风险评估模型优化：利用大模型的反馈机制，不断优化风险评估模型，提高评估精度
- 4. 投资组合优化与风险管理
- 基于风险评估的投资组合优化：结合风险评估结果，利用大模型辅助整理方案，并以适用的组合优化模型和人工审查验证动态调整
- 风险对冲策略制定：根据风险评估结果，制定相应的风险对冲策略，如期权、期货等衍生品的应用
- 风险管理策略的评估与调整：通过大模型的模拟分析，评估风险管理策略的有效性，并根据市场变化进行调整
案例分析与实践
案例分析与实践
- 投资案例分析AI大模型在投资风险评估中的应用效果
- 讨论案例中成功与失败的经验教训，总结AI大模型在不同行业投资风险评估中的特点和适用性
课程定位与主要问题
围绕大模型、投资风险识别和量化流程，学习数据整理、文本分析、情景生成与压力测试的辅助应用，并讨论模型校验和风险管理
课程适配与选型边界
结合参训岗位、课程内容和相邻课程区别判断是否适合当前需求
适合对象
投资研究、投资管理、风控及财务分析人员
讨论内容
比较大模型与传统风险模型在投资评估中的分工，讨论数据、信号、情景及结果核验，再分析风险管理策略的评估和调整条件
课程区别
本课聚焦大模型辅助投资风险评估及管理策略研讨，与企业通用AI办公或单一估值课程有所区别
使用边界
大模型只能辅助整理和分析；策略须经过适用金融模型、专业人员及人工审查，不能自动决定交易或对冲，不构成个人投资建议或收益保证
大模型只能辅助整理和分析；策略须经过适用金融模型、专业人员及人工审查，不能自动决定交易或对冲，不构成个人投资建议或收益保证
核心收益
- 理解大模型基础与传统投资风险评估方法
- 学习多源数据整理、风险信号提取和情景分析
- 识别模型生成结果的限制，结合适用金融模型及人工复核开展评估
- 比较风险对冲及管理策略的评估和动态调整思路
课程背景与交付信息
课程结合《AI（大模型）在投资风险评估中的应用》的实际业务场景展开，帮助学员梳理当前背景、关键问题与后续落地动作。
授课方式
可依原稿完整大纲进行主题讲解，结合原稿案例、讨论或分析题开展课堂研讨
课程内容重点
01AI大模型基础
02投资风险评估基础
03AI大模型在投资风险评估中的应用
04案例分析与实践
讲师介绍
刘光耀
上市公司执行董事
上市公司执行董事，20余年公司治理与资本运作实战经验。专注企业IPO、并购重组及国企混改，服务多家500强企业与央企集团，具备深厚的资本路径规划与治理优化能力，可结合企业内训场景开展课程讲授与案例讨论
金融银行水电能源通信行业汽车交通食品饮料科技创新
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课程差异说明
本课聚焦大模型辅助投资风险评估及管理策略研讨，与企业通用AI办公或单一估值课程有所区别
课程常见问题
《AI（大模型）在投资风险评估中的应用》适合哪些学员？
投资研究、投资管理、风控及财务分析人员。
课程讨论哪些工作内容？
比较大模型与传统风险模型在投资评估中的分工，讨论数据、信号、情景及结果核验，再分析风险管理策略的评估和调整条件
课程时间如何安排？
课程通常可按1天安排，具体节奏会结合企业培训目标、学员基础和现场安排确认
与相邻课程的重点有什么区别？
本课聚焦大模型辅助投资风险评估及管理策略研讨，与企业通用AI办公或单一估值课程有所区别
使用课程方法时应注意什么？
大模型只能辅助整理和分析；策略须经过适用金融模型、专业人员及人工审查，不能自动决定交易或对冲，不构成个人投资建议或收益保证
