《AI技术在银行领域与日常工作中的应用》

AI技术在银行领域与日常工作中的应用

理解AI技术本质内涵，助力银行业变革与创新

主讲：李福东老师

【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：涵盖最新的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

【课程时间】

2天（6小时/天）

【课程大纲】

人工智能技术原理与发展历程

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）

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

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

AI技术为银行业务赋能的应用场景

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

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

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

AI技术与银行日常工作结合的应用场景

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

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

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