【课程背景】
在全球金融科技革命的浪潮中，通用人工智能大模型如OpenAI的GPT系列，已经成为推动银行业创新发展的重要引擎。此类模型依托其超大规模的参数量、先进的自注意力机制和自我学习能力，在理解和处理海量金融数据方面展现出了前所未有的效能，为银行业的风险管理、客户服务、产品创新和决策支持等领域带来了深刻的变革。
面对日益严峻的信息爆炸、客户需求个性化以及风险复杂化的形势，银行业迫切需要寻找一种能够深度挖掘数据价值、实时捕捉市场动态、精确预测风险态势的技术工具。GPT为代表的预训练大模型恰逢其时，以其卓越的语义理解、逻辑推理和跨模态学习能力，成功应用于信贷审批、客户交互、营销策略制定、反欺诈监测等多个银行业务场景，显著提升了服务质量和运营效率。
鉴于此，《大模型在银行业的应用场景》这一课程应时代需求而诞生，旨在引导银行业同仁紧随科技进步的步伐，深入探究预训练大模型在银行业的实际落地与价值创造路径。课程内容将细致剖析人工智能大模型如何助力银行在各个业务板块实现智能化升级，
同时，课程还将延伸至探讨预训练大模型对未来银行业发展的影响与启示，以及我国银行业如何借鉴国际经验，借助GPT等先进大模型推动数字化转型，提升核心竞争力。通过全方位了解和掌握AI大模型在银行业的实际应用，学员不仅能磨砺自身的金融科技素养，更能前瞻未来的银行业发展图景，为所在金融机构的战略布局提供有力支撑。
【课程收益】
1.理解大模型的核心技术和运作机制，以及其在银行业的理论基础和价值体现。
2.掌握大模型在具体银行业务场景中的应用策略和实战技巧。
3.学习如何借助大模型优化决策流程，提升业务效率，降低运营成本，增强风险管理能力。
4.提升学员对金融科技发展趋势的认识，培养面向未来银行业务创新的前瞻性思维和战略视野。
【课程特色】前沿，理论与实战，帮助企业寻找发展方向，掌握未来银行的发展方向
【课程对象】部门主管、银行负责人和一线各岗位
【课程时间】6小时
【课程大纲】
一.深度理解通用人工智能大模型
1.简单理解深度神经网络
2.用通俗的语言详解GPT的算法
1）外行听得懂的Transformer算法详解
2）人工反馈微调
3）大力出奇迹
3.Sora带来的启示与应对
1）简单直接diffusion算法
2）Diffusion+Transformer
4.人工智能带来的变革
1）千倍级的成本变革及生产力革命
2）对物理世界的建模与理解
3）企业的流程及组织变革
4）体验变革与生态变革
5）打通各行业底层逻辑
二、AI大模型在银行领域落地的场景与案例
1.市场和销售
1）精准获客
2）营销内容生成
3）客户情绪分析
2. 渠道和运营
1）智能化进件处理
2）为贷前贷后审查文件自动生成要点总结
3）自动化查找和录入客户初始化信息
4）自动化客服支持
3.产品开发
1）开发编程和开发文档生成
2）定价和费用个性化优化
3）为客户画像和预测模型，生成合成化数据
4）协助产品团队发现新兴产品趋势
4.投顾服务
1）提供内容以支持投资顾问与客户互动
2）投资报告和研究要点自动提炼
3）根据投资者偏好不同生成个性化配置建议
4）投资者教育
5.客户关系管理
1）高度拟人化的客服机器人
2）知识库搜索
3）支持会议/通话文档生成和提炼
4）支持客户数据分析、
5）客户洞察提炼
6.风险合规
1）合规文件知识库，支持对条款的高效查询
2）形成合成数据集，以提升欺诈检测
3）合规监控报告、合同文本自动化生成
4）信贷风险预警
三、AI大模型在银行快速落地的方法论
1. 优选场景：平衡收益和风险，与传统AI充分结合
1）归纳、分析还是决策？
2）对内或者对外
3）对目前已在应用的传统AI，替代还是结合?
2. 三大方法促进大模型落地
1）嵌入定向数据库
2）设计提示词
3）开源大模型的微调
3. 落地基础-全栈升级
4. 重塑体系
5. 快速行动-敏捷推进