于兆鹏:ChatGPT对AI行业影响和证券业营销应对策略

1.0:人工智能起源

1.1:达特茅斯会议

1.2:信息论兴起:香农

1.3:自动定理证明

1.4:人工智能之父:艾伦·图灵

1.5:人工智能的诞生

1.6:如何判定人工智能:图灵测试

1.7:人工智能的核心

2.0:人工智能历史和发展

2.1:从专家系统到知识图谱

2.2:神经网络的发展

2.3:计算机下棋简史:机定胜人,人定胜天

2.4:自然语言处理

2.5:向自然学习:从遗传算法到强化学习

2.6:ChatGPT的强势出圈

3.0:金融行业对人工智能的应用

3.1:AI“看”视觉;

3.2:AI“听”语音;

3.3:AI“读”问答;

3.4:AI“写”反馈;

3.5:金融行业应用人工智能:

3.5.1:智能支付;

3.5.2:智能理赔;

3.5.3:智能投顾;

3.5.4:智能客服;

3.5.5:智能营销;

3.5.6:智能投研;

3.5.7:智能风控;

4.0 数字化证券的人工智能

4.1:智能客服

4.2:智能网点

4.2.1:服务设备智能化

4.2.2:信息管理智能化

4.2.3:线上线下一体化

4.3:智能投顾

4.4:智能风控

4.4.1:人工智能生物识别技术

4.4.2:智能评分模型

4.4.3:预测与反欺诈

4.5:智能支付;

4.6:智能理赔;

4.7:智能营销;

4.8:智能投研;

5.0 洞悉ChatGPT

5.1:人工智能公司OpenAI

5.2:什么是ChatGPT

5.3:预训练生成模型

5.4:ChatGPT基本功能:

5.4.1:聊天机器人

5.4.2:搜索工具

5.4.3:文本创造工具

5.5:行业影响

5.5.1:归纳性的文字类工作

5.5.2:代码开发相关工作

5.5.3:图像生成领域

5.5.4:智能客服类工作

5.6:ChatGPT核心:

5.6.1:基于人类反馈的强化学习

5.6.2:人工智能生成内容

5.6.3:人工智能三大基石:大数据,算力,算法

5.7:开发类ChatGPT基础:

5.7.1:足够算力投入

5.7.2:数据充分开放

5.7.3:算法设计原理

6.0:“数字中国”大战略的证券业数字化布局解读

6.1:数字新基建:新一代信息基础设施多维演进创新

6.2:数字化转型:数字技术与证券业融合向纵深推进

6.3:智慧证券:应用场景加速落地促进资源优化配置

7.0:人工智能ChatGPT影响证券业营销的十大场景

7.1:人机交互:从按钮、键盘、语音交互到智能交互

7.2:智能助理:面向未来的入口型新服务

7.3:人工智能ChatGPT将带来的证券业营销十大场景巨变

授课老师

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