课程大纲：
金融AI培训
【项目介绍】
在人工智能技术深度革新的背景下，针对金融行业数字化转型需求，本课程聚焦 DeepSeek 等国产大模型在金融领域的创新应用。通过剖析大模型在日常办公、投研分析、风险管控等场景的落地实践，帮助学员掌握大模型与金融业务融合的方法论。
课程将重点解析大模型与传统 AI 的技术差异，传授高效提示词工程技巧，探讨模型局限性及合规解决方案，并通过实战完成 DeepSeek 环境搭建与行业应用开发
【课程对象】
金融机构从业者（含银行、证券、保险等）、金融科技团队、数字化转型负责人
【课程大纲】
模块一 认知重构大模型驱动金融效能革命
本模块建立金融AI认知体系，解析大模型与传统AI差异，掌握工具生态矩阵
1、金融效率革命三维度
1.1 运营提效
智能合同审查：WPS AI+DeepSeek
监管报告生成：腾讯元宝+讯飞语记
会议管理闭环：天工AI（会前材料生成→讯飞转写→文心纪要提炼）
1.2 投研赋能
行业数据洞察：DeepSeek Finance
风险预警建模：Kimi+Python插件
报告智能生成：通义千问+WPS AI
1.3 客户服务
智能投顾：腾讯元宝金融版
合规话术生成：豆包AI
财经视频制作：剪映数字人+即梦AI
2、大模型核心优势解析（需求3）
2.1 与传统AI对比
数据处理：从结构化到非结构化（天工AI处理招股书）
交互方式：自然语言指令vs固定参数（DeepSeek对话式建模）
应用边界：专项任务到复杂决策（文心一言投研分析系统）
2.2 工具矩阵图谱
基础层：DeepSeek（金融大模型底座）
应用层：腾讯元宝（监管合规）、通义千问（行业研究）
增效层：稿定设计（路演材料）、即梦AI（财经视频）
互动：分组匹配金融场景与工具组合（如资管报告生成=DeepSeek数据清洗+WPS AI排版+通义千问润色）
模块二 实战演练金融场景工具应用
本模块聚焦六大核心场景，通过真实金融案例掌握工具链协同
1、智能办公升级（需求1）
1.1 文档处理
WPS AI：生成授信报告模板/监管函件
天工AI：招股书关键信息提取
讯飞语记：监管电话录音转结构化数据
1.2 流程优化
腾讯元宝：自动生成1104报表
豆包AI：监管问答知识库搭建
文心一言：合规检查清单生成
练习：用DeepSeek+WPS AI完成信贷审批意见书自动化生成
2、投研领域突破（需求2）
2.1 市场分析
Kimi：行业政策解读与趋势预测
DeepSeek：搭建行业景气度指数
通义千问：上市公司年报对比分析
2.2 量化研究
DeepSeek Coder：Python量化策略编写
天工AI：财务数据异常检测
文心一言：构建ESG评估模型
实战：基于宏观经济数据，用Kimi生成投资策略建议+DeepSeek搭建投资组合优化模型
模块三 深度应用大模型专项能力构建
1、人机协作进阶（需求4）
1.1 对话工程框架
角色定义：投顾/审计/分析师不同身份指令设计
思维链引导：用文心一言进行DCF模型分步计算
多模态输入：天工AI处理PDF图表数据
1.2 典型场景精讲
模糊需求拆解："帮我分析光伏行业风险"→产业链拆解指令集
结果优化策略：DeepSeek估值模型的参数校准技巧
合规校验机制：腾讯元宝监管语义过滤器应用
演练：分组设计基金产品说明书生成指令链（稿定设计排版→通义千问合规审查）
2、风控合规体系（需求5）
2.1 风险规避
数据幻觉检测：DeepSeek事实核查功能
敏感信息处理：腾讯元宝脱敏插件应用
监管条例匹配：文心一言金融法规数据库
2.2 合规应用框架
信息披露审查：WPS AI+沪深交易所规则库
双录话术生成：豆包AI监管话术引擎
审计留痕系统：讯飞语记时间戳存证
案例：用Kimi模拟证监会问询并生成答复预案
3、环境建设实操（需求6）
3.1 DeepSeek部署
金融专版部署流程
本地知识库接入（监管文件/内部制度）
私有化部署安全配置
3.2 工具链集成
API接口调用：通义千问+内部系统对接
权限管理矩阵：投研/合规/运营不同权限配置
监控看板搭建：天工AI+PowerBI实时监测
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