AI赋能银行
Deepseek赋能银行实战-对公业务精准营销与智能风控
主讲：龙鑫老师【课程背景】▪ 数字化转型迫在眉睫：银行业对公业务面临信息不对称、营销效率低、风控滞后等痛点，传统模式难以满足精细化服务需求。▪ AI技术重塑价值链：DeepSeek等智能工具通过企业洞察、自动化方案生成和动态风控，为银行提供技术破局点。▪竞争与监管双重压力：同业竞争加剧叠加监管趋严，银行需借助AI实现合规性风控与差异化营销，提升客户黏性。▪实战能力缺口凸显：客户经理亟需掌握智能工具
人工智能在银行的最后一公里-AI赋能与落地实战
《人工智能在银行的最后一公里——AI赋能与落地实战》是一门面向银行中高层管理者、科技与业务骨干的实战课程。课程围绕“认知-特色-实践-洞察”四大模块，深入剖析AI核心概念、全球格局、国家战略、银行应用场景、落地工艺流程、组织变革以及未来趋势。课程拒绝“技术空谈”，聚焦“业务价值”，融合政策解读、案例解析、工具模板与互动研讨，提供从AI战略规划、模型选型、智能体构建、组织适配到文化塑造的全方位指南。
AI大模型在银行的数据标注、微调、企业级部署和蒸馏微调案例实操
大模型算法实战专家—周红伟老师课程背景随着人工智能技术的快速发展，智能助手（如DeepSeek-R1）在多模态理解、个性化交互、知识推理等领域的应用日益广泛。DeepSeek-R1作为深度求索公司推出的第三代智能助手，凭借其先进的核心技术（如大规模预训练、多模态理解、上下文感知等），在智能客服、内容创作、教育、医疗等领域展现了强大的潜力。然而，要将DeepSeek-R1的能力充分发挥并应用于实际业
AI在信贷领域的实际应用案例分析
信贷业务面临人工审核效率低（单笔耗时3-5天、错误率超5%）、小微企业风险评估难、客户需求向“秒级响应”升级等核心痛点，而AI技术通过OCR材料秒级识别（如江苏银行效率提升20%）、机器学习动态信用评分（某银行坏账率降低15%）、智能反欺诈等应用，正在重构信贷流程的效率和风控边界。本课程聚焦AI在信贷调查、审查及贷后管理中的落地实践，结合头部机构案例与工具实操，助力从业者掌握技术驱动的业务革新路径，应对数字化转型竞争。
数智时代下DEEPSEEK技术认知与银行应用
课程背景与动因以人工智能、大数据、云计算、区块链等为代表的新一代信息技术蓬勃发展，推动人类社会进入数智时代。数智技术正在深刻改变着各行各业的生产方式、商业模式和治理模式，数字化转型已成为全球共识。银行业在运用数智技术提升服务效率和降低运营成本的同时，也面临着前所未有的机遇与挑战。一是，银行机构面临着来自科技公司、数字金融等新兴力量的竞争压力；二是，银行机构临数据
银行行长AI应用能力提升
课程背景在金融数字化转型深度推进的当下，AI技术已成为县域支行提升团队管理效率、创新营销模式、增强业务竞争力的核心抓手。县域支行行长作为基层经营管理的核心角色，亟需掌握前沿AI工具的实操方法与落地应用思路，将AI技术与团队管理、客户营销、业务运营等工作深度融合。本课程立足县域支行经营实际，结合2026 AI前沿技术趋势与金融行业实操场景，聚焦AI工具实用方法与县域支行管理营销赋能两大核心，帮助支行
AI智能体赋能金融银行应用与洞察发展趋势
胡文渊 AI赋能与应用实战专家/原阿里云、百度AI业务区域负责人课程背景随着大模型技术的崛起，以DeepSeek为代表的国产大模型在重新定义商业竞争格局，金融行业面临着数字化转型和AI技术应用的巨大挑战，在AI战略落地过程中遇到以下痛点：认知鸿沟的存在：企业决策层对DeepSeek等大模型的底层技术逻辑、商业化潜力及实际应用领域缺乏系统性认知，致使其难以有效整合至企业长期发展战略中。
AI数据分析-智能商业决策（银行业版）
在数字化浪潮下，银行业面临客户行为数据激增但利用率不足（数据孤岛率达67%）、传统分析工具效率低下（人工报表制作耗时占比40%）、同业竞争加剧的三大挑战。某股份制银行2023年统计显示，因决策延迟导致的客户流失率高达15%。本课程通过AI数据分析技术赋能，帮助银行从业者实现客户价值预测准确率提升30%、风险识别效率提高50%、营销资源浪费减少25%，打造数据驱动的智能银行决策体系。
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