DeepSeek等大语言模型在金融理财中的应用实战

  培训讲师:李勇

讲师背景:
李勇——华为背景互联网产品运营专家-山东大学研究生计算机专业10多年互联网电商平台运营实战经验10多年企业管理与培训经验上海鲸工网COO易车配网络产品VP互联网产品及运营专家互联网营销与策划专家国际职业培训师行业协会认证高级讲师曾就职于:华 详细>>

李勇
    课程咨询电话:

DeepSeek等大语言模型在金融理财中的应用实战详细内容

DeepSeek等大语言模型在金融理财中的应用实战



培训对象:金融公司理财经理、产品专员、运营人员及相关管理人士;





课程时间:1





课程背景:



本课程主要是在金融科技快速发展的宏观趋势下,旨在解决学员如何利用AI工具,特别是DeepSeek等大语言模型,来优化客户产品配置流程和提升服务效率的问题。课程将深入剖析DeepSeek等模型的功能特性,结合金融理财实际业务场景,提升学员对AI技术在金融领域应用的认知,课程具备实战性强、内容丰富、操作性强等特点。



课程收益:



培训完结后,学员能够:



受益一:掌握DeepSeek等大语言模型的基本原理和核心功能。



受益二:学会如何利用AI工具进行客户需求分析,精准匹配理财产品。



受益三:熟练掌握通过DeepSeek等模型优化产品配置流程的方法。



受益四:了解并实践如何利用AI工具提升客户体验和服务效率。



受益五:掌握AI技术在金融理财领域中的风险管理和合规要求。



受益六:学会将DeepSeek等模型应用于其他金融业务场景,拓展业务可能性。



受益七:通过实操练习,提升将理论知识转化为实际工作能力的能力。





课程大纲:



















































































单元





大纲





内容





单元一





DeepSeek大语言模型概览





1 DeepSeek的定义与发展历程



1.1 DeepSeek的概念及背景



1.2 DeepSeek的技术架构与核心优势



2 DeepSeek其他AI技术的比较



2.1 传统AI技术在金融理财中的局限性



2.2 DeepSeek在数据处理、智能推荐等方面的优势



案例:DeepSeek在金融行业中的应用实例



讨论课题:DeepSeek如何改变金融理财行业?





单元二





理财经理如何利用DeepSeek进行客户分析





1 客户需求分析的重要性



1.1 理解客户需求是产品配置的基础



1.2 DeepSeek在客户需求分析中的应用



2 利用DeepSeek进行客户画像构建



2.1 客户画像的要素与构建方法



2.2 DeepSeek在客户画像中的实践



案例:通过DeepSeek精准匹配客户与理财产品



讨论课题:如何提高客户画像的准确性和实用性?





单元三





DeepSeek在理财产品配置中的应用





1 理财产品配置的基本原则



1.1 风险与收益的平衡



1.2 DeepSeek在理财产品选择中的辅助作用



2 利用DeepSeek进行产品推荐



2.1 基于客户偏好的产品推荐策略



2.2 DeepSeek在产品推荐中的实战技巧



案例:DeepSeek助力理财经理提升产品配置效率



讨论课题:如何优化产品推荐算法以提高客户满意度?





单元四





利用DeepSeek提升客户体验





1 客户体验的重要性及挑战



1.1 客户体验对金融业务的影响



1.2 DeepSeek在提升客户体验中的作用



2 通过DeepSeek实现个性化服务



2.1 个性化服务的设计与实施



2.2 DeepSeek在个性化服务中的实践案例



案例:DeepSeek助力提升客户互动体验



讨论课题:如何衡量并优化客户体验?





单元五





DeepSeek在日常销售其他环节当中的场景应用





1. 销售预测与AI工具的应用



探讨:如何结合历史数据和市场趋势进行准确的销售预测



2 AI在销售话术生成中的应用案例:利用AI工具设定合理可行的销售话术并监控完成情况



3 私域朋友圈的图片生成和营销文案生成



4. AI在销售数据分析中的应用:利用AI工具分析客户需求并策划有针对性的促销活动





单元六





DeepSeek在对金融销售未来的要求和需要具备的技能





1 新技术的学习能力



2、新工具的应用能力



3、一专多能的复合能力









 

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