金融科技与大模型应用创新

AI技术原理、产品对比及银行业应用实践

【课程背景】

近年来，生成式人工智能（AIGC）大模型技术快速发展，从OpenAI的GPT系列到中国本土的DeepSeek、豆包、Kimi等，推动了全球金融科技格局的深刻变化。大模型不仅在自然语言理解、数据智能、自动化决策等方面展现出卓越能力，也正深刻重塑银行业务流程、客户服务模式与风险管理体系。

特别是在银行业，国内外多家领先机构已率先布局大模型应用。例如，花旗银行通过大模型构建智能客服系统，招商银行发布了基于大模型的智能投顾应用，工商银行则探索了内部知识库与大模型结合的智能问答系统。这些实践表明，大模型落地已成为银行科技创新的重要方向。

当前，科技创新中心正积极推进大模型项目落地，需要科技人员全面理解大模型的技术底层原理，正确认识国内外产品特性，并从行业成功案例中提炼经验，少走弯路，加快创新步伐。为此，本课程系统梳理技术原理、产品对比、行业案例与项目落地路径，助力科技创新中心团队夯实理论基础、提升应用能力，确保项目实施高效推进、落地见效。

【课程收益】

系统掌握大模型技术架构，理解Transformer、预训练微调机制。

对比分析国内外主流大模型产品，形成科学选型与应用策略。

深度剖析银行业落地案例，提炼成功经验与风险防控要点。

掌握银行场景中大模型的典型应用模式及创新方法。

提升大模型项目规划、执行与运营管理的综合实战能力。

【课程特色】

底层逻辑深讲：从Transformer到RAG，理解大模型核心技术。

银行案例精选：引用真实、权威来源的银行业应用案例。

技术与应用结合：兼顾理论解析与业务落地实践指导。

针对性强：紧扣银行科技创新中心大模型项目推进实际需求。

互动式教学：案例分析、小组讨论、实操演练穿插进行。

【课程对象】

银行科技部技术骨干、项目经理

数据治理与AI应用团队

科技创新中心负责人及成员

【课程时间】2天（6小时/天）

【课程大纲】

一、启航之路：AI大模型技术原理与全球格局演进

1、AI技术发展脉络与大模型崛起

机器学习与深度学习的发展历程

Transformer架构的创新与突破

AIGC（生成式AI）时代的到来与影响

2、全球主流大模型格局分析

ChatGPT、Diffusion、Llama等技术解析

DeepSeek、通义千问、Kimi等国产大模型演进

中外大模型能力差异与行业适配性对比

3、金融行业与大模型的融合趋势

金融自然语言处理（NLP）技术演进

大模型赋能金融服务的潜力与挑战

风控、客服、智能投顾的初步应用探索

二、智能应用：AI大模型在银行业务中的场景实践

1、典型银行应用案例深度解析

花旗银行智能客服系统

招商银行智能投顾应用

工商银行知识库+智能问答系统

2、高效提示词工程实践

提示词设计的基本原理与最佳实践

合同审核、信贷审批、客户服务场景下的提示词优化

多轮对话与复杂任务链设计方法

3、金融领域AI工具链与流程集成

大模型在风控、营销、运营中的集成策略

API接入、插件化部署与流程再造

结合RPA（机器人流程自动化）与大模型提升效率

三、定制开发：银行大模型应用系统的构建与优化

1、私有化部署与安全治理

本地部署与私有云部署大模型方法

银行数据隐私保护与合规性要求

零信任架构与大模型安全防护

2、检索增强生成（RAG）知识系统建设

金融行业知识库构建最佳实践

结合检索+生成提升智能问答准确率

RAG在法律咨询、智能客服中的应用案例

3、轻量微调（LoRA）与智能体（Agent）开发

LoRA微调技术原理与应用流程

打造银行专属智能助理

微调大模型对接银行现有IT系统的实践

4、银行业务平台与AI模型的融合应用

核心银行系统对接大模型的接口设计

智能信贷审批、智能营销推荐引擎

成功案例分享：摩根大通智能合约审核系统

四、战略引航：银行业大模型项目落地与未来展望

1、银行大模型项目实施路径

需求分析与应用场景梳理

POC（概念验证）设计与评估方法

项目推进中的常见难题及解决方案

2、风险控制与合规治理

应对大模型“幻觉”问题的技术策略

生成内容合规审查与数据治理体系

应对数据泄露、隐私侵犯、算法偏见的实践

3、金融行业未来趋势与创新机会

多模态AI在金融服务的扩展应用

银行自研大模型与开源大模型的共存策略

数字化智能化转型升级的创新模型