课程时长

2天（6小时/天）

课程大纲

第一天：AI 基础、业务转型与 DeepSeek 核心能力（全员参与）

本部分面向所有团队成员，无论技术背景如何。目标是普及 AI 知识，强调其与金融行业的关联性，并激发大家对 AI 潜力的共同理解。

上午：AI 基础概览与变革影响

• 人工智能与 DeepSeek 概览

• 人工智能 (AI)、自然语言处理 (NLP) 及其在金融领域的应用简述。

• DeepSeek 作为大型语言模型的重要参与者介绍。

• 用通俗易懂的语言解释这些术语及其现实意义。

• AI 时代的变革与发展

• 人工智能带来的时代变革：探讨 AI 如何从根本上改变全球各行各业，尤其是在金融领域，如何推动效率提升、业务创新和竞争优势。

• 人工智能发展历程与当前状态：简要回顾 AI 的发展，介绍其当前的高级能力，并简介国内主流的大模型。

• 金融行业智能化与数智化转型

• AI 如何作为核心驱动力，推动金融行业的全面智能化与数智化发展。

• 阐述 AI 如何实现业务模式创新、运营效率提升与客户体验优化，从而引领金融行业变革。

下午：AI 在金融行业的应用场景与实践

• 构建      AI 成功的基础

• AI 导入的前提条件：讨论成功整合 AI 所需的关键基础工作，包括数据治理（为什么数据清洁至关重要）、基础业务系统支撑，以及清晰的 AI 战略。

• AI 人力与硬件资源：强调人的因素——团队建设、技能提升和培养 AI 就绪型人才的重要性。

• 提及必要的硬件资源和关键的投入产出比 (ROI) 考量。

• 人工智能在金融行业的应用场景及案例

• 用户画像、客户服务、金融产品设计中的 AI 应用场景及案例。

• 风控与反欺诈中的 AI 应用场景及案例。

• 智能财报分析、内部合规审查、提升日常办公中的 AI 应用场景及案例。

• 人工智能驱动的软件工程自动化：提升需求、研发、测试、运维效率的概览。

第二天：DeepSeek 核心技术与金融场景深度实践（技术人员专场）

本部分面向后端工程师等技术人员。目标是深入理解 DeepSeek 的技术原理、低成本推理实践以及其在软件工程自动化中的应用。

上午：DeepSeek 核心技术与低成本推理

• DeepSeek 核心技术深度解析与工程实现

• DeepSeek 技术发展与极致效率追求：深入分析 DeepSeek 如何在有限计算资源下实现极致推理性能。

• 其“最大化计算资源效率”理念如何为金融等对性能和成本有严苛要求的行业提供高性价比、高可靠性的大模型解决方案。

• DeepSeek 核心技术栈（重点关注工程实现与业务效果）：      

• MoE 架构 (Mixture of Experts)：从工程实现角度深入探讨 MoE        在推理阶段的智能路由机制，及其在分布式推理中的挑战与突破。

• 硬件优化策略与推理加速：探讨 DeepSeek 如何通过定制化的调度算法、模型结构优化与底层算子融合，在主流计算硬件上实现极致推理性能；深入讲解量化 (Quantization)、剪枝 (Pruning) 等技术如何降低模型体积和内存占用，从而降低推理成本。

• DeepSeek 低成本推理实践与高效部署：赋能金融业务      

• 模型优化与部署策略：详细讲解在生产环境中，如何选择和实施合适的压缩算法和量化策略，并进行严格的效果评估与模型微调，确保在大幅降低推理成本的同时满足业务精度要求。

• 并行计算与推理加速的实战演练：深入探讨不同分布式推理模式 (DP/TP/PP/EP) 的适用场景、技术优缺点及具体工程实现细节。

• 推理服务框架与优化：介绍 DeepSeek 推荐的高性能推理服务框架，以及如何利用批处理       (Batching)、请求合并、模型预加载等工程优化手段，进一步提升推理吞吐量和降低延迟，直接支撑业务的规模化扩展。

下午：DeepSeek 赋能软件工程自动化与金融行业创新实践

• DeepSeek 驱动的软件工程自动化：提升研发与运维效率      

• DeepSeek 赋能软件开发生命周期 (SDLC) 全流程：

• 智能代码生成与补全：DeepSeek 如何与主流 IDE 深度集成，提供高质量、可直接使用的代码片段和函数补全，大幅提升后端开发效率。

• 智能代码审查与质量保证：DeepSeek 如何作为静态代码分析工具的智能增强，自动识别潜在的        Bug、逻辑错误、性能瓶颈和安全漏洞（如 SQL 注入、XSS 等），并提供详细、可执行的修复建议。

• 自动化测试用例生成与执行：DeepSeek 如何从业务需求、API 接口定义或现有代码逻辑中自动生成多样化、高覆盖率的测试用例。

• 文档自动化生成与维护：DeepSeek 如何根据代码自动生成 API 文档、用户手册、设计文档，并确保文档与代码的实时同步。

• DeepSeek 与      DevOps 实践的深度融合与未来展望

• DeepSeek 驱动的智能运维 (AIOps) 与自动化运营：深入讲解 DeepSeek 如何实时分析海量应用日志、系统监控数据，通过高级模式识别与异常检测，精准预测潜在故障，并提供智能化的根因分析与修复建议，大幅缩短 MTTR。

• CI/CD 流水线的智能化：探讨 DeepSeek 如何通过智能化的构建、测试、部署策略，实现持续集成与持续交付的无缝衔接。

• 自动化资源管理与优化：DeepSeek 如何通过分析历史使用数据和预测未来负载，智能调整云计算资源的分配，实现云成本效益最大化。

• DeepSeek 在金融行业的深度应用与未来前景

• 智能化与数智化转型：展望 DeepSeek 作为核心驱动力，如何推动金融行业的全面智能化与数智化发展。

• 多模态 AI 与智能体决策优化 (前沿探索)：探讨 DeepSeek 如何在金融行业引领多模态 AI 技术的深度融合应用，实现更复杂、更智能的决策优化。

• 开放式讨论与 Q&A：深入探讨 DeepSeek 在软件工程自动化中面向复杂业务场景的技术挑战与解决方案，分享 DeepSeek 在金融行业应用中的架构设计、性能调优、数据安全与隐私保护的最佳实践。