刘太平老师 金融行业AI工程化 & 前沿交付实战专家课程背景当前资管行业AI应用快速普及,但普遍面临诸多痛点:传统编码模式开发效率低、迭代周期长;AI项目缺乏标准化工程约束,代码漏洞、版本混乱、合规风险突出;研发、测试、发布、运维流程割裂,难以满足金融7×24小时高可用、强留痕、强审计的监管要求。尤其在金融智能体规模化落地场景下,传统研发模式无法支撑智能体快速开发、迭代、部署与管控。Vib
胡文渊老师 AI驱动落地应用实战专家/原阿里云、百度AI业务区域负责人课程背景在人工智能技术迅猛发展的浪潮之下,越来越多企业踏上智能化服务转型的新征程。智能体作为 AI 应用的核心组成部分,宛如一把金钥匙,为企业打开提升服务效率、优化用户体验的大门。然而,不少企业在智能体开发过程中遭遇诸多难题:1)AI 技术理解不足:部分员工对 AI 技术一知半解,无法充分发挥 AI 工具的优势,造成资源的无端浪