大模型部署及银行案例应用高级课程.doc

  培训讲师:魏永强

讲师背景:
魏永强老师——大数据与数字化转型实战专家1.【背景介绍】Ø清华大学五道口金融学院博士后Ø亚太人工智能学会(AAIA)大数据专家Ø清华能源互联网研究院特邀大数据专家Ø雄安新区建设发展研究中心教授Ø郑州大学地球科学与技术学院客座教授Ø第三届“数 详细>>

魏永强
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大模型部署及银行案例应用高级课程.doc详细内容

大模型部署及银行案例应用高级课程.doc

大模型在银行业的应用与实践(信用卡业务案例)


魏永强博士后
大数据与数字化转型专家/建信金融科技技术研发总监

课程背景:
随着科技的发展,大模型等前沿技术在银行业得到了广泛应用,对银行业的营销、风
控、运营等业务场景产生了深远影响。为了帮助银行业从业人员了解和掌握这些前沿技
术在信用卡业务场景中的应用实践,提高业务效率,降低风险,我们特开设此课程。

课程收益:
1. 了解大模型等前沿技术的基本原理和应用实践。
2. 学习如何在信用卡业务的营销、风控、运营等场景中应用这些技术。
3. 掌握这些技术在信用卡业务应用的发展趋势和局限性。
4. 提高个人业务能力和竞争力。

授课形式:
线上授课,包括理论讲授、案例分析、互动讨论等形式。

学习对象:
银行业从业人员,特别是信用卡业务人员。

时间安排:
共3.75小时。

课程详细大纲:
第一章:大模型等前沿技术的基本原理(45分钟)
1.1 大模型的基本概念和原理(15分钟)
1.1.1 大模型的发展历程
1.1.2 大模型的核心技术和特点
1.1.3 大模型的主要应用领域
1.2 大模型在银行业中的应用场景(15分钟)
1.2.1 营销场景
1.2.2 风控场景
1.2.3 运营场景
1.3 其他前沿技术简介(如区块链、人工智能等)(15分钟)
1.3.1 区块链技术的基本原理和应用
1.3.2 人工智能技术的基本原理和应用
1.3.3 其他前沿技术简介(如云计算、大数据等)
第二章:大模型在信用卡业务营销场景的应用实践(45分钟)
2.1 大模型在信用卡营销中的应用案例(15分钟)
2.1.1 案例背景及目标
2.1.2 大模型在信用卡营销中的具体应用
2.1.3 应用效果评估
2.2 大模型在信用卡客户精准定位中的应用实践(15分钟)
2.2.1 客户精准定位的重要性
2.2.2 大模型在客户精准定位中的具体应用
2.2.3 应用效果评估
2.3 大模型在信用卡营销活动效果评估中的应用实践(15分钟)
2.3.1 营销活动效果评估的重要性
2.3.2 大模型在营销活动效果评估中的具体应用
2.3.3 应用效果评估
第三章:大模型在信用卡业务风控场景的应用实践(45分钟)
3.1 大模型在信用卡信贷风险控制中的应用案例(15分钟)
3.1.1 案例背景及目标
3.1.2 大模型在信用卡信贷风险控制中的具体应用
3.1.3 应用效果评估
3.2 大模型在信用卡反欺诈中的应用实践(15分钟)
3.2.1 反欺诈的重要性
3.2.2 大模型在反欺诈中的具体应用
3.2.3 应用效果评估
3.3 大模型在信用卡金融市场预测中的应用实践(15分钟)
3.3.1 金融市场预测的重要性
3.3.2 大模型在金融市场预测中的具体应用
3.3.3 应用效果评估
第四章:大模型在信用卡业务运营场景的应用实践(60分钟)
4.1 大模型在信用卡客户服务优化中的应用案例(15分钟)
4.1.1 案例背景及目标
4.1.2 大模型在信用卡客户服务优化中的具体应用
4.1.3 应用效果评估
4.2 大模型在信用卡账单分期中的应用实践(15分钟)
4.2.1 内部流程自动化的重要性
4.2.2 信用卡账单分期机器人的具体应用
4.2.3 应用效果评估
4.3 大模型在信用卡数据资产管理中的应用实践(15分钟)
4.3.1 数据资产管理的重要性
4.3.2 大模型在数据资产管理中的具体应用
4.3.3 应用效果评估
4.4 大模型在信用卡营销活动防薅羊毛中的应用实践(15分钟)
4.3.1 防薅羊毛的重要性
4.3.2 大模型在信用卡营销活动防薅羊毛中的具体应用
4.3.3 应用效果评估


第五章:大模型等前沿技术在信用卡业务应用的发展趋势和局限性(30分钟)
5.1 大模型等前沿技术在信用卡业务中的发展趋势(10分钟)
5.1.1 技术发展的驱动因素
5.1.2 大模型等前沿技术在信用卡业务中的发展趋势
5.1.3 银行业应对策略和建议
5.2 大模型等前沿技术在信用卡业务应用的局限性(10分钟)
5.2.1 技术局限性的原因
5.2.1.1 数据质量和隐私保护
5.2.1.2 模型解释性和可解释性
5.2.1.3 模型训练和部署的复杂性
5.2.2 应对局限性的策略
5.2.2.1 数据增强和预处理
5.2.2.2 模型优化和调整
5.2.2.3 模型解释性和可解释性提升
5.3 信用卡业务应对策略和建议(10分钟)
5.3.1 制定明确的技术发展战略
5.3.2 加强内部技术培训和能力建设
5.3.3 探索与科技公司合作模式
5.3.4 关注行业监管政策变化


通过以上课程设置,学员将能够全面了解大模型等前沿技术在信用卡业务场景中的应
用实践,掌握相关技术原理,学会在具体业务场景中应用这些技术,预见未来发展趋势
,提高自身业务能力和竞争力。


 

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