课程简介

话题概述:
随着人工智能与大数据技术的不断突破，金融行业正经历一场智能化变革，传统的数据分析和决策模式正在向更高效、精准的智能化手段转型。大模型技术作为这一趋势的重要突破口，具备强大的海量数据处理、深度学习和自然语言理解能力，能够为金融投资、风险控制和市场预测提供前所未有的支持。作为一家领先的基金公司，我们率先探索并实践了大模型在金融场景中的落地应用。
在这一过程中，我们不仅突破了模型训练和部署等关键技术难题，还通过持续优化算法，提高了模型预测的准确率和响应速度。分享中，我们将从大模型的技术架构、数据融合策略、资源调度平台以及实际应用案例等多个角度，详细介绍整个项目的研发思路与实施路径。同时，我们也会探讨在实践过程中遇到的挑战、解决方案以及对未来金融科技发展的前瞻性思考。

演讲题纲:
1.背景介绍
2.前沿技术与金融深度融合
3.效果与成果展示
4.DeepSeek带来的发展与思考

话题亮点：
前沿技术与金融深度融合： 探讨如何利用大模型技术对海量金融数据进行深度挖掘，推动投研、营销、风控等业务场景的智能化升级。
效果与成果展示： 分享中将呈现大模型落地实践后在业务上的效果、降低幻觉率及系统稳定性等方面取得的显著提升，直观反映技术转型带来的业务价值。
DeepSeek带来的发展与思考： 对未来金融科技的发展趋势进行展望，讨论DeepSeek技术在金融领域的影响及其在业务创新中的意义。

目标收益

通过此次分享，听众将对大模型在金融领域的应用有一个全面、直观的了解，认识到这一前沿技术如何助力基金管理提升决策效率、降低风险并实现业务的持续创新。

培训对象

有大模型基础认知的工程师和业务人员。对金融有一定的兴趣。

课程内容

案例方向

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大模型业务落地场景实践（金融行业）/大模型业务落地场景实践（to B）/大模型业务落地场景实践（to C）

话题概述

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随着人工智能与大数据技术的不断突破，金融行业正经历一场智能化变革，传统的数据分析和决策模式正在向更高效、精准的智能化手段转型。大模型技术作为这一趋势的重要突破口，具备强大的海量数据处理、深度学习和自然语言理解能力，能够为金融投资、风险控制和市场预测提供前所未有的支持。作为一家领先的基金公司，我们率先探索并实践了大模型在金融场景中的落地应用。
在这一过程中，我们不仅突破了模型训练和部署等关键技术难题，还通过持续优化算法，提高了模型预测的准确率和响应速度。分享中，我们将从大模型的技术架构、数据融合策略、资源调度平台以及实际应用案例等多个角度，详细介绍整个项目的研发思路与实施路径。同时，我们也会探讨在实践过程中遇到的挑战、解决方案以及对未来金融科技发展的前瞻性思考。

收益

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通过此次分享，听众将对大模型在金融领域的应用有一个全面、直观的了解，认识到这一前沿技术如何助力基金管理提升决策效率、降低风险并实现业务的持续创新。

演讲题纲

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1.背景介绍
2.前沿技术与金融深度融合
3.效果与成果展示
4.DeepSeek带来的发展与思考

话题亮点

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前沿技术与金融深度融合： 探讨如何利用大模型技术对海量金融数据进行深度挖掘，推动投研、营销、风控等业务场景的智能化升级。
效果与成果展示： 分享中将呈现大模型落地实践后在业务上的效果、降低幻觉率及系统稳定性等方面取得的显著提升，直观反映技术转型带来的业务价值。
DeepSeek带来的发展与思考： 对未来金融科技的发展趋势进行展望，讨论DeepSeek技术在金融领域的影响及其在业务创新中的意义。