课程大纲：

银行业务赋能培训

【课程背景】
人工智能（AI）技术在过去十年中经历了飞速发展，特别是大语言模型（LLM）的崛起，标志着AI进入了新的银行业务赋能培训时代。大模型在自然语言处理、图像生成、视频分析等多个领域取得了显著进展，展现了强大的潜力。例如，OpenAI的ChatGPT在生成文本、代码和图像等方面的能力，已经显著改变了人们的工作和生活方式。这些技术的突破不仅提高了生产力，还开启了许多新的应用场景。
在全球范围内，各国政府和企业都在积极推动AI技术的应用和发展。随着数据、算力和算法的不断优化，AI市场的规模正在迅速扩展。大模型技术不断获得突破，推动了AI市场的规模化发展，尤其是在金融、医疗和制造等行业，AI的应用渗透度显著提升。AI技术的发展不仅仅是技术上的进步，更是生产力的重大跃迁。以Transformer为代表的技术框架，开启了大模型的演化之路，推动了AI行业的主要赛道的形成。未来，行业垂直大模型将进一步提质增效，赋能社会的各个环节，带来更多的创新应用和发展机遇。
银行业作为金融领域的核心部分，已经开始积极探索并应用AI技术，以提高运营效率、提升客户体验、加强风险管理等。AI技术在银行业务中的应用包括客户服务、风险评估、市场分析、投资咨询等多个方面。通过应用AI技术，银行能够更精准地分析客户需求，提供个性化服务，并通过智能化的风险管理工具，降低业务风险。
然而，AI大模型的能力边界和风险挑战也不容忽视。尽管ChatGPT等技术的用户数持续暴涨，市场影响力迅速提升，但AI与人类的关系、技术的安全性、伦理道德等问题仍然需要深入探讨和解决。AI大模型的训练和推理成本高，技术存在幻觉问题，甚至在应用中可能涉及侵权、不良舆论导向等风险，这些都对AI大模型的进一步推广应用提出了挑战。
本课程将全面透视人工智能大模型的发展现状、技术原理及其应用前景，帮助学员深入了解AI大模型在银行业务和日常工作中的潜力和应用。通过系统的学习，学员将掌握大模型的技术原理，了解其在实际工作中的应用方法和实践案例，从而在未来的工作中能够更好地利用AI技术，实现降本增效，提升生产力和创新能力。

【课程收益】
掌握人工智能技术原理与发展历程
深入了解AI技术在银行业务中的应用场景
探索AI技术与银行日常工作的结合及其应用场景
学习如何部署、优化和利用AI大模型工具，通过实际案例提升应用能力
了解AI技术的能力边界、技术挑战及其潜在风险

【课程特色】
内容前沿：涵盖*的AI技术和应用
案例丰富：通过实际案例解析AI应用
互动性强：强调学员参与和互动
应用导向：注重实际操作和应用技巧
多维视角：从技术、业务和管理多角度解析AI应用

【课程对象】
银行业中高层管理人员
核心骨干人员
业务创新人员
希望了解AI技术在银行业应用的专业人士

【课程大纲】
一、 人工智能技术原理与发展历程
1、 人工智能基础理论及其核心思维与方法
人类学习与机器学习方法的区别
从机器学习、深度学习到大模型AIGC的三大阶段
人工智能技术发展历程（ChatGPT作为里程碑）
人工智能的三大学派（符号、连接、行为）
人工智能成熟度评价模型（3*3能力网格）
人工智能的能力进化阶梯（4级）
人工智能在业务运营中发挥的作用（5级）
2、 传统机器学习的核心思维与方法（基于统计学）
机器学习的三种方式：有监督、无监督、强化学习
监督学习与强化学习的特点与适用场景
机器学习的三种结果（不够、过度、正好）
机器学习模型评价指标（二分类、混合矩阵）
机器学习评价指标与计算方法
机器学习五步法
案例解析：鸢尾花分类
3、 深度学习的核心思维与方法（基于脑科学）
基于神经网络和脑科学的深度学习算法
神经元模型：生物 vs 人工
卷积神经网络（CNN）的应用场景
递归神经网络（RNN）的应用场景
强化学习（RL）的应用场景
生成对抗网络（GAN）的应用场景
案例：情感分类、CNN与对象识别、RNN与语言预测、GAN与图片生成等

二、 AI技术为银行业务赋能的应用场景
1、 大语言模型与AIGC的实际应用
AI大模型在金融领域的应用案例
大语言模型如何提升客户服务与体验
AI在风险管理与决策支持中的应用
通过AI优化金融产品和服务
案例分析：AI在信用评分和欺诈检测中的应用
2、 大语言模型的底层实现逻辑
AI大模型的核心技术要素（数据、算力、算法）
ChatGPT-3大语言模型训练的关键数据与算力
Transformer的技术原理与应用场景
提升模型回答质量的技术手段（嵌入、提示词、微调）
案例解析：基于AI大模型的金融数据分析
3、 AI大模型的部署与优化
大模型的主流部署模式
AI大模型的技术架构蓝图
敏捷推进大模型应用实施的方法与路径
案例解析：AI在银行业务流程优化中的应用
案例：ChatGPT、Gemini、Llama、智谱清言、通义千问、Kimi等

三、 AI技术与银行日常工作结合的应用场景
1、 AI如何提升银行员工的工作效率
大模型在日常办公中的辅助功能
AI助力文档处理与信息检索
提高沟通效率的智能工具
案例分析：AI在客户服务中的应用
2、 AI在银行管理中的创新应用
利用AI进行数据分析与预测
智能报告生成与分析
AI驱动的管理决策支持系统
案例解析：AI在员工绩效评估中的应用
3、 未来展望：AI技术在银行业的创新与变革
行业垂直大模型的发展趋势
AI赋能未来银行业务的新模式
应对AI技术带来的挑战与风险
探索AI技术在银行业中的新应用场景
案例：ChatGPT-4o，高级数据分析、金融分析、报告总结等大模型应用

银行业务赋能培训