课程背景
近年来，机器智能（
AI）技艺在各行各业的运用迅速普及，尤其是在金融业界中，AI技艺的引入正在改变传统银业界务的运作模式。随着大模型（Large Language Models, LLMs）和生成式机器智能（AI Generated Content, AIGC）的演进，银业界在买方服务、隐患管控、智能投顾等等方面的效率和质量得到了显著拉升。
金融业界
AI运用现况：
金融业界是资料密集型业界，具备海量的结构化和非结构化资料。传统的金融服务模式倚重于大量的人力和时间成本，而
AI技艺能够借助迅速处理和拆解资料，拉升决策效率，减少人为错误，拉升买方体验。具体而言，从实践看，大模型和AIGC在以下几个方面展现了巨大的潜力：
买方服务：
利用自然语言处理（
NLP）和对话生成技艺，银行能够部署智能客服系统，提供24/7的买方支持服务，解答买方疑问，拉升买方满意度。
隐患管控：
借助机器研习和海量资料拆解技艺，银行能够实时监控和预测潜在隐患，及时采取措施，降低隐患损失。
智能投顾：
基于海量资料拆解和推荐算法，智能投顾系统能够为买方提供个性化的投资建议，拉升投资回报率和买方忠诚度。
反洗钱和合规监控：
AI技艺能够高效地识别可疑交易行为，支援银行加强反洗钱和合规管控，确保金融系统的安全和稳定。
技艺来由：
大模型，格外是基于
Transformer架构的预训练模型（如BERT，GPT系列），在自然语言处理和生成差事中表现出色。它们能够领会和生成自然语言文本，适用于金融领域的多种情境。生成式AI（AIGC）借助生成高质量的内容，能够运用于自动化报表生成、市场拆解报告撰写等等差事。
课程收益
1. 纵深领会大模型和AIGC的基础理论和技艺原理
掌握大模型和
AIGC的概念：参训者将周全弄懂大模型和生成式机器智能的定义、演进历程和运用领域。
领会大模型的技艺基础：包括深度研习、神经网络、
Transformer架构、注意力制度和预训练技艺等等，为进一步的运用打下坚实基础。
熟稔机器研习和深度研习的基本算法：掌握督导研习、无督导研习、卷积神经网络（
CNN）、循环神经网络（RNN）等等核心技艺。
2. 掌握大模型的构筑、训练和部署办法
资料准备和处理：参训者将研习怎样开展资料收集、清洗、标注和增强，为大模型训练提供高质量的资料输入。
模型训练和精进：掌握模型架构规划、训练进程和精进招数，拉升模型性能和准确性。
模型评核和调优：弄懂评核指标和办法，掌握调优打法和技艺，确保模型在实际运用中的成效。
3. 掌握大模型在银业界务中的部署和运用
模型部署环境：参训者将研习怎样选项和配置模型部署环境，包括云计算和本地部署的优缺点。
模型服务化和
API接口：掌握将模型服务化和规划API接口的办法，达成模型在实际业务情境中的无缝集成。
模型监控和维护：参训者将弄懂怎样开展模型性能监控、定期更新和维护，确保模型长期稳定运行。
4. 弄懂AI在金融业界中的实际运用实例
买方服务领域的运用：借助具体实例，参训者将弄懂怎样利用
AI技艺拉升客服效率和买方满意度。
隐患管控和合规监控：研习
AI在实时隐患监控、合规管控和反洗钱监控中的运用，拉升银行的隐患防控本领。
智能投顾和个性化服务：掌握智能投顾系统和个性化营销系统的规划和施行办法，拉升买方投资回报和忠诚度。
其他运用实例：弄懂
AI在贷款审批、财务报表生成等等业务中的具体运用，拓展参训者的视野和运用本领。
5. 拉升实际项目心得和实战本领
实际项目资料集和开源抓手：参训者将获得充实的实际项目资料集和开源抓手（如
Transformers, PyTorch, TensorFlow），借助实战操作拉升本领。
实战心得分享：借助课程中的实际实例和项目分享，参训者能够借鉴成功心得，防止常见的陷阱和问题，加快
AI项目的落地运用。
课程大纲
（
说明
：
可选章节根据课程时长以及参训者已经掌握程度自定义选项培训
）
第
1
讲
大模型和
AIGC
概述
1.1
大模型的定义和演进
1.1.1
大模型的基本概念
1.1.2
大模型的演进历程
1.2
大模型的技艺基础
1.2.1
深度研习和神经网络
1.2.2
预训练和微调技艺
1.3 AIGC
（
AI Generated Content
）的概念
1.3.1 AIGC
的定义和运用领域
1.3.2 AIGC
的优势和挑战
1.4
大模型在银行中运用
1.4.1
大模型在金融业界的运用
1.4.2
大模型在隐患管控中的运用
1.4.3
大模型在买方服务中的运用
1.
4
.
4
AIGC
在内容生成和创作中的运用
1.
4
.
5
自动化内容生成
第
2
讲
大模型的技艺构筑
2.1
大模型的架构规划
2.1.1
模型架构选项
2.1.2
模型训练和精进
2.2
资料准备和处理
2.2.1
资料收集和清洗
2.2.2
资料标注和增强
2.3
模型评核和调优
2.3.1
评核指标和办法
2.3.2
调优打法和技艺
第
3
讲
大模型的相关技艺
3.1
机器研习基础
3.1.1
督导研习和无督导研习
3.1.2
主要算法引见（如线性回归、决策树、支持向量机）
3.2
深度研习和神经网络
3.2.1
人工神经网络（
ANN
）的原理
3.2.2
卷积神经网络（
CNN
）和循环神经网络（
RNN
）
3.3 Transformer
和注意力制度
3.3.1 Transformer
的结构和事务原理
3.3.2
注意力制度和自注意力制度
3.4
预训练模型
3.4.1 BERT
和
GPT
系列模型
3.4.2
预训练和微调技艺
第
4
讲
大模型的部署和运用
4.1
模型部署环境
4.1.1
部署架构选项
4.1.2
云计算和本地部署
4.2
模型服务化和
API
接口
4.2.1
模型服务化流程
4.2.2 API
接口规划和达成
4.3
模型监控和维护
4.3.1
模型性能监控
4.3.2
模型更新和维护
第
5
讲
买方服务领域的运用实例
5.1
智能客服系统
5.1.1
实例引见：某大型银行的智能客服系统
5.1.2
采用技艺：
NLP
和对话生成
5.1.3
施行成效：拉升客服效率和买方满意度
5.2
买方行为拆解和预测
5.2.1
实例引见：某银行的买方行为拆解系统
5.2.2
采用技艺：海量资料拆解和机器研习
5.2.3
施行成效：精 准营销和买方离职预警
第
6
讲
风控和合规领域的运用实例
6.1
隐患管控系统
6.1.1
实例引见：某国际银行的隐患管控系统
6.1.2
采用技艺：机器研习和海量资料拆解
6.1.3
施行成效：实时隐患监控和预警
6.2
合规监控系统
6.2.1
实例引见：某银行的合规监控系统
6.2.2
采用技艺：
NLP
和规则引擎
6.2.3
施行成效：拉升合规效率，降低合规隐患
第
7
讲
智能投顾和个性化服务的运用实例
7.1
智能投顾系统
7.1.1
实例引见：某金融机构的智能投顾系统
7.1.2
采用技艺：机器研习和推荐系统
7.1.3
施行成效：提供个性化投资建议，拉升投资回报
7.2
个性化营销系统
7.2.1
实例引见：某银行的个性化营销系统
7.2.2
采用技艺：海量资料拆解和机器研习
7.2.3
施行成效：拉升营销成效和买方忠诚度
第
8
讲
其他运用实例
8.1
反洗钱监控系统
8.1.1
实例引见：某银行的反洗钱监控系统
8.1.2
采用技艺：海量资料拆解和机器研习
8.1.3
施行成效：有效识别和阻止洗钱活动
8.2
贷款审批自动化系统
8.2.1
实例引见：某银行的贷款审批系统
8.2.2
采用技艺：机器研习和决策树模型
8.2.3
施行成效：拉升贷款审批速度和准确性
8.3
财务报表生成系统
8.3.1
实例引见：某银行的财务报表生成系统
8.3.2
采用技艺：自然语言生成（
NLG
）
8.3.3
施行成效：迅速生成准确的财务报表
第
9
讲
课程收束和未来展望
9
.1
课程重点回顾
9
.1.1
课程内容收束和重点梳理
9
.
2
交流问答和课程反馈
9
.
2
.1
参训者提问和解答环节
老师简介
Introduction to lecturers
弄懂更多
博闻智咨询|甄文智老师
适合谁听
金融业界的技艺开发人员、营运人员、业务人员、货品经理以及对AI技艺运用感兴趣的从业人员。。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
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