生成式AI在金融行业中的应用

大模型前沿应用实践 / 2025-02-18 18:29:27
生成式AI在金融行业中的应用
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    讲师介绍

    陈旸  清华大学计算机博士

    阿里云MVP，腾讯云TVP，百度AI比赛教练，清华企业家协会YoungTeec成员，EO企业家协会成员，九三学社成员，IEEE Member, ACM Member，中国人工智能协会成员，中国计算机协会CCF数据库专委。

    《数据分析》《SQL必知必会》《AIGC行动营》专栏作者，付费订阅人数超过17万人，国内数据分析领域Top1。

    面向学员

    有数据分析基础和Python基础学员，或在业务上有数据分析需求，希望通过自然语言进行实现的学员

    培训需求

    了解生成式AI在国内外金融行业和互联网行业的应用，基于生成式AI，可以自助式进行SQL查询，BI分析，数据分析，数据挖掘等

    培训目标

    了解和掌握生成AI的应用场景，技术实现路径和Show Case，能使用生成式AI对数据进行分析和挖掘，能通过生成式AI进行Python编程辅助，提升数据分析的效率和质量。

    课程大纲
    • AIGC的超能力
      • 为什么AIGC的“超能力”能得到人类的认可
      • AIGC的优势与不足
      • Generative Agent
    • OpenAI开发者大会的影响
      • 升级与降价
      • 打造GPTStore生态
      • 对大语言模型生态的冲击和影响
    • LLM Show Case
      • SQL Copilot（银行）
      • BI Copilot（银行）
      • 用户趋势分析（雀巢）
      • 客服会话小结（马上消金）
      • 客服智能排班（平安）
      • AI识图（晶科）
      • 智能客服（银行）
      • 企业内知识助手（奔驰）
      • 自动化测试
      • Design to Code （UI设计稿到代码）
    • 使用AIGC提升Python数据分析能力
      • AIGC如何提升Python数据分析
      • 数据分析方法选择
      • 代码编写，代码理解，代码注释
      • 代码Bug修复，代码优化
    • 如何选择大模型
      • 大模型的评测
      • Chat Model：ChatGLM3, Qwen
      • Code Model: CodeGeex2, SQLCoder, WizardCoder-Python
      • 如何让大模型更准确的进行推理 Prompt Engineering的技巧
    • 数据建模CASE：信用卡违约预测
      • 使用AIGC进行数据探索
      • 使用AIGC进行特征工程
      • 使用AIGC编写信用卡违约预测代码
      • 使用AIGC对模型特征重要性进行洞察
    • CASE：SQL Copilot（自然语言生成SQL查询）
      • 如何使用大模型进行SQL辅助
      • 元数据管理
      • 指标定义
      • 通过RAG进行数据增强
      • SQL评测
    • CASE：BI Copilot（自然语言生成报表）
      • 如何使用大模型进行报表辅助
      • 大模型中的Code Interpreter
      • CASE：搭建用户违约分析看板
      • CASE：搭建用户违约模型
    • 大模型使用的挑战与应对方案
      • LLM的“幻觉”
      • 如何通过Prompt Engineering增强LLM推理，减少幻觉
      • LLM推理中的ReAct机制
    • 数据安全性问题
      • 不同层级的数据安全性解决方法
      • Prompt注入
      • 训练数据投毒
      • 模型窃取
      • 海绵攻击
      • AI对齐
    • Q&A 答疑

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