杨凯捷

从“+AI”到“AI-First”:基金业高层的战略布局与组织重构

模块一:战略决策——寻找基金业务的“AI 护城河”核心痛点: 避免“盲目跟风”或“浅尝辄止”,将 AI 投入转化为可衡量的业务增量(Alpha)。1.AI 驱动的第二增长曲线:▪降本增效(Beta): 传统运营、合规、基础客服的自动化率目标设定▪超额收益(Alpha): 如何利用 AI 处理非结构化数据(另类数据、情绪分析),寻找市场未定价的投资机会。2.“买”还是“建”?

AI大模型与数据治理

课程一:AI 架构——从计算基础设施到大模型工程化课程目标:掌握构建高性能、可扩展AI 系统架构的核心原理,解决模型从实验室走向生产环境的“最后一公里”问题。1.AI 计算基础设施架构▪异构计算资源:GPU(A100/H800/H20)与 NPU 集群的选型与拓扑。▪分布式训练架构:数据并行(DP)、模型并行 (MP)、流水线并行 (PP) 与 Ze