课程背景
在当今数智化时代，大模型技艺的崛起为各业界带来了前所未有的变革机遇。格外是在方略规划、投资决策和隐患将控等等要害领域，大模型的运用正逐渐成为促成公司和金融机构高质量演进的核心驱动力。方略层面，大模型凭借其强大的资料拆解和预测本领，能够精 准洞察市场趋势，助力公司拟定更具前瞻性的方略规划；投资领域，其借助对海量资料的深度挖掘和拆解，精进投资组合，拉升决策效率和收益；风控方面，大模型凭借其先进的算法和实时监测本领，有效识别潜在隐患，保障公司和金融机构的稳健营运。故而，纵深研究大模型在方略、投资、风控等等方面的运用，不仅具备要害的理论价值，更对于拉升公司竞争力、精进资源配置等等方面具备深远的现实意义。
本课《大模型在公司多情境下的革新运用》主要针对国企高管干部，深化对机器智能和
DeepSeek等等大模型的领会，研习AI大模型在方略管控和隐患将控等等四大领域中的革新运用，并揭示出运用的挑战和相关对策，助力国企在数智化转型升级的大方向中稳步达成高质量演进的方略标的。
课程收益
■弄懂机器智能业界的核心推演和演进趋势
■认识热门大模型的各种分类和特点
■研习DeepSeek在四大领域中的革新运用
■研习业界基金的隐患管控架构和难点
课程大纲
模块一、机器智能业界解构和演进趋势
一、
AI演进简史和业界核心推演
1. AI业界演进历程和全球趋势
——从“辅助抓手”变为“生产力引擎”：推演理论机、专家系统、机器研习（IBM深蓝）、深度研习（AlphaGo
）
、生成式
AI（OpenAI），多模态融合、
2. AI业界链构拆解
——基础层：芯片、服务器、传感器、资料中心、通讯网络
——技艺层：算法架构、平台开发、AI中台
——运用层：业界运用、消费级运用
3. AI业界演进的挑战
——资料管控和偏见、算力和算法、人机协同、泛化本领、创造本领、伦理道德和监管
二
、
AI大模型的分类和未来展望
1. AI大模型分类
——模型轮廓分类（深度神经网络DNN、Transformer模型，图神经模型GNN）、模型规模分类（大/中/小）、差事类型分类、运用领域分类、生成方式分类
2. 热门AI大模型以及特点
——ChatGPT-4、Gemini2.0，阿里Qwen2.5-MAX、豆包、Kimi等等特点
——
DeepSeek的核心优势
：
AI平权、推理本领、高性价比、技艺路线
3. AI大模型货品的裁决准则
——准确性、稳定性、推演性、创造性、一致性、响应速度、易用性、安全性，成本效益
4、AI大模型的演进趋势
——多模态融合、边缘计算、垂类化小型化，成本递降、商业闭环、开源化、法律规范化等等
模块二、
DeepSeek在四大领域下的革新运用
1、投资决策
——智能投研：非结构化资料拆解、趋势预测
——组合精进：市场波动还原、RAG检索增强生成技艺
实例拆解
2.、方略管控
——“DeepSeek+”方略：
昆仑大模型实例、北大荒寒地作物大模型实例
——政策和情报拆解：竞争态势感知
——业界链拆解：业界链图谱、要害节点识别等等
——打法还原：博弈态势感知、竞争情境推演（价格战/技艺战）、LoRA打法
3、整合协同
——智能学识库：公司级学识中台、业务系统整合
——自动化引擎：RPA+大模型组合，合同审核、采购订单等等
——对外赋能：数智化基础设施
实例拆解
4、隐患管控
——舆情监控和合规：实时全网扫描、业界合规等等
——智能风控：欺诈行为检测，RLHF训练办法
实例拆解
模块三、
DeepSeek运用的挑战和对策
1、技艺挑战
——资料治理（资料清洗和标注）、模型幻觉（多模态验证偏差）
2、组织挑战
——体制和制度、敏捷组织挑战、跨部门协同、英才本领升级
3、安全挑战
——资料安全、隐私保护、黑客和网络攻击、法律漏洞
模块四、课程收束和结晶交付
老师简介
Introduction to lecturers
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博闻智咨询|张轩荣老师
适合谁听
国企高管。建议同一家企业 3 人以上同来，课堂上直接改造本企业的实际问题——单人参加也能学到方法，但带不走可用的成果。
交付流程
课前：顾问访谈 2 位管理者，收集现状与问题清单，讲师据此调整案例。课中：讲授与演练各占一半，产出可直接用的工具与方案。课后：7 天内提交改进建议，30 天内一次线上答疑。