AI赋能银行
银行场景-大模型的企业级RAG知识库的构建优化和代码实操
培训人员：智能体产品经理，智能技术人员，大模型技术人员，大模型产品人员培训时长：1天培训名称：大模型安全和企业级RAG知识库的构建和代码实操培训大纲第一部分 大模型的安全问题1.1 安全对齐的核心挑战与解决方案1.1.1 目标冲突：模型性能 vs 安全性 vs 伦理约束1.1.2 对抗性攻击防御（提示注入/越狱攻击）1.1.3 价值观对齐的评估框架（如SUTRA评估体系）1.2 前沿对齐技术实践1
客群经营决策利器-金融业务人工智能应用场景
金融机构亟需通过数据挖掘技术实现精细化运营、风险可控化与业务创新化。然而，多数机构仍受限于数据资产碎片化、分析能力滞后、技术与业务脱节等问题，导致决策效率低下、客户流失率攀升、合规成本高企。如何解决金融机构的核心痛点，包括：因客户交易、征信、行为等多源数据分散在核心系统、第三方平台及线下渠道，形成“数据烟囱”造成的数据整合难题；
DeepSeek在信贷业务全流程风险识别与防范的实务解析
一、课程导入（一）信贷业务风险概述1.信贷业务流程及各环节潜在风险点，如贷前调查信息不真实、贷中审查不严谨、贷后管理不及时等引发的风险。2.风险识别与防范的重要性，强调其对金融机构稳健运营、资产安全的关键意义。（二）DeepSeek技术简介1.核心技术模块，如智能文档解析系统（OCR技术、NLP语义引擎）、动态风险画像系统等。2.在信贷业务中的应用优势，如提高风险识别效率、精准度，降低人工成本等。
