AI赋能银行
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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

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
银行保险 2026年03月28日

AI在信贷领域的实际应用案例分析

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。
银行保险 2026年02月17日

数智时代下DEEPSEEK技术认知与银行应用

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
银行保险 2025年07月26日

AI数据分析-智能商业决策（银行业版）

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。
银行保险 2026年03月18日

AI赋能+对公客户经理营销技能提升

AI赋能+对公客户经理营销技能提升
课程背景：在金融科技飞速发展的当下，银行业务面临着深刻变革。对于交通银行初级对公客户经理而言，传统营销模式已难以满足客户日益多样化、个性化的需求。尤其是在对公业务领域，如何精准挖掘客户需求、高效开展营销活动成为关键挑战。同时，随着行业竞争加剧，客户经理基础相对薄弱、缺乏成熟流程和模板的问题愈发凸显。DeepSeek 作为先进的 AI 工具，为解决这些问题提供了新的途径，能够助力客户经理提升营销效率
银行保险 2025年12月09日

江浔楷

江浔楷
江浔楷老师金融数字化落地专家22年银行/金融科技公司实战经验中级经济师山东财经大学产业导师——◐多层级成长：跨越网点、支行、省分行、总行◑——【传统银行→金融科技→数字化转型→AI落地】曾任：某全国行股份制银行丨数据资源部、总经理助理曾任：平安金融壹账通（上市金融科技公司）丨高级运营总监曾任：中国工商银行总行丨高级经理曾任：中国工商银行湖北省分行丨客户经理——◐多技术科研：
银行 2026年01月06日

龙鑫

龙鑫
龙鑫老师 银行对公/对私营销管理实践专家【银行业绩倍增实战专家】18年银行/证券双赛道操盘经验，独创“智控拓客-营销突围-效能爆破”铁三角模型【客户深度经营系统构建者】从亏损1200万营业部破局扭亏到零售AUM 198亿解码爆破的操盘手农业银行、浙商银行、江苏银行内训师，15年培训经验，累计1000+场深圳卫视财经频道《中国股市报道》栏目特邀嘉宾曾任：农业银行深
银行 2025年07月20日

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

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
银行保险 2026年04月18日

客群经营决策利器-金融业务人工智能应用场景

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；
银行保险 2025年12月31日

DeepSeek在信贷业务全流程风险识别与防范的实务解析

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。
银行保险 2025年07月06日