课程介绍

当前，金融科技已经从“立柱架梁”迈入了“积厚成势”新阶段，越来越多的金融机构积极使用数字技术来为金融血脉注入全新能量。人工智能技术正加速与金融产业深度融合，以 DeepSeek为代表的大模型技术不断进化，为金融业带来深刻变革，驱动金融服务更加高效、便捷、有温度。

本课程专为金融科技从业者、风险管理人员及技术开发人员设计，系统讲解大语言模型(LLM)在金融领域的应用实践与前沿算法。通过理论与实战结合的方式，深入探讨LLM在风险管理、合规审计、智能投顾等核心场景的技术实现，帮助学员掌握RAG知识库构建、Agent智能体开发等关键技能，培养利用前沿技术驱动金融创新的能力。课程内容基于讲师为平安、中信银行等多家金融企业定制培训的实战经验，结合最新行业案例与技术框架，确保学员能够快速将所学知识应用于实际工作场景。

如果将大模型的能力放在金融行业中去处理原有的任务，会对很多工作产生颠覆性的影响。相比现有的 AI 技术，大模型技术在众多金融场景具有广泛的应用潜力和影响力。

课程收益

完成本课程后，学员将具备以下能力：

  掌握大语言模型在金融领域的核心应用技术（RAG、Agent、知识图谱等）

  能够独立设计并实现金融领域大模型应用系统

  理解金融风险管理的前沿技术与实现方法

  具备金融AI项目的合规设计与工程化落地能力

  洞察技术驱动的金融创新方向与商业机会

课程案例

本课程已经举办多期线上线下公开课。已经为几十家企业定制专门培训课程包括如Autodesk中国研发中心，思科研发中心，中信研发中心，平安，民航信，NTT DATA，北京体彩，海尔，华为，中兴，台达电子，中国通号集团，中移信息，河南工学院，中国电信，中国联通，电信研究院，联想研发中心以及多家金融企业研发中心，工商银行，招商银行，花旗银行，易方达基金，国泰人寿，平安银行，平安产险，平安寿险，中信银行等。

课程大纲

第一部分: 人工智能前沿技术剖析及应用

1.     人工智能前沿技术剖析及应用

2.     什么是人工智能

3.     人工智能的基础

4.     AI的现在和未来

5.     机器学习

6.     深度学习

7.     大模型基础：理论与技术的演进

第二部分:全球视野篇——大模型技术前沿与发展趋势

1.     大模型技术底座与发展脉络： 从GPT系列到Sora等世界模型，解析AI技术的进化逻辑（判别式→生成式→多模态）。

2.     全球各行业颠覆式创新案例： 选取医疗（药物研发）、制造（工业设计）、法律（合同审查）等领域的跨界应用，启发金融创新思路。

3.     前瞻性研究洞察： AI Agent（智能体）的发展、模型即服务（MaaS）的商业化趋势、开源与闭源模型的竞争格局。

4.     技术瓶颈与突破方向： 幻觉问题、可解释性难题及当前最新的解决技术（如RAG检索增强生成、提示词工程）。

第三部分: 行业聚焦篇——大模型在金融业的应用总览

1.     金融业AI应用成熟度分析： 国内外头部银行、证券、保险机构的应用现状对比（高盛、摩根大通、国有大行等案例）。

2.     重塑金融“前中后台”：

3.     前台： 超级个性化客户交互。

4.     中台： 智能风控与合规审查。

5.     后台： 自动化代码生成与文档处理。

6.     金融垂直领域大模型介绍： 针对金融术语、监管政策、市场数据训练的专用模型优势。

第四部分: 大模型引发的金融大变革

1.     大模型引发的金融大变革

2.     金融大模型风起

3.     金融大模型的道与术

4.     金融大模型的发展方向

5.     金融大模型的底层技术逻辑

6.     金融大模型的核心技术能力

7.     金融大模型的技术路径

8.     模型选择的考虑因素

9.     训练环境的搭建

10.  金融大模型的幻觉检测

11.  金融大模型的防攻击

12.  金融大模型的数据隐私

13.  道德和伦理考虑

14.  金融大模型应用的风险治理体系

第五部分:AI大模型赋能金融企业各职能部门

1.     大语言模型赋能企业，提高办公效率

2.     大语言模型赋能HR人力资源

3.     大语言模型赋能财务

4.     大语言模型赋能法务

5.     大语言模型赋能行政

6.     大语言模型赋能销售

7.     大语言模型赋能商务

8.     大语言模型赋能风控内审

9.     大语言模型赋能综合部门

10.  大语言模型赋能管理者

第六部分: 业务实战篇（一）——对公业务领域的应用

1.     智能信贷助手： 一键生成企业尽调报告，自动从财报、舆情中提取关键风险信号。

2.     产业链深度分析： 利用大模型绘制产业链图谱，挖掘上下游潜在客户，辅助“拓客”。

3.     复杂合同解析： 秒级解析百页授信合同，自动提取关键条款并识别法律风险。

4.     投融资策略辅助： 基于海量研报与市场数据，生成行业赛道分析简报。

第七部分: 业务实战篇（二）——个人金融与财富管理

1.     新一代智能客服与投顾：

2.     情感识别与应答： 识别客户情绪，提供有温度的应答。

3.     千人千面解读： 将晦涩的理财说明书转化为通俗易懂的个性化话术。

4.     AI驱动的营销文案生成： 自动生成针对不同客群（如Z世代、银发族）的短信、海报文案，提升营销转化率。

5.     智能财务诊断： 客户上传流水后，AI提供个人/家庭资产负债分析与省钱建议。

第八部分: 业务实战篇（三）——资产管理领域

1.     智能投研（AI+Research）： 自动扫描每日公告、研报、新闻，生成市场异动解读与热点摘要。

2.     量化策略辅助： 辅助程序员编写和优化量化交易代码，甚至通过自然语言描述生成策略雏形。

3.     ESG（环境、社会和公司治理）评分自动化： 利用大模型处理非结构化文本（新闻、报告），自动化补充企业ESG评级数据。

第九部分: 落地挑战与展望——让AI从概念到价值

1.     金融AI治理与合规： 如何防止模型幻觉导致的错误决策？如何满足监管对算法可解释性的要求？数据隐私保护（如私有化部署方案）。

2.     人机协同新模式： 金融从业者如何从“执行者”转变为“调度者”与“审核者”。

3.     工作坊/研讨： 分组讨论“我所在的岗位如何利用大模型提效30%”，并制定初步行动计划。

第十部分: 大模型技术在金融业应用的总结

1.     大模型技术在金融业应用的思考与建议

2.     大模型技术的特点及局限性分析

3.     大模型技术在金融领域的适用场景

4.     大模型技术与金融智能营销

5.     大模型技术与金融智能风控

6.     大模型技术与金融智能客服

7.     大模型技术与金融虚拟营业厅和数字人

8.     大模型技术与金融其他通用场景