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數據大模型培訓

【課程背景】
在當今數字化時代，人工智能（AI）技術和數據安全已成為推動金融行業變革和創新的兩大核心驅動力。過去十年，人工智能技術特別是大語言模型（LLM）的迅猛發展，使其在自然語言處理、圖像生成和視頻分析等多個領域展現了巨大的潛力。以OpenAI的ChatGPT為例，這種大語言模型在文本生成、代碼編寫和信息檢索方面的卓越表現，顯著改變了金融業務的操作模式和客戶服務體驗。
金融行業作為經濟的中樞，正積極采用AI技術來提升運營效率、優化客戶體驗、以及強化風險管理。AI技術在銀行業務中的應用涵蓋了從客戶服務、風險評估到市場分析和投資咨詢等多個方面。通過AI的智能分析和處理能力，銀行能夠更精準地把握客戶需求，提供個性化的服務，并通過智能化的風險管理工具，降低業務風險。然而，AI大模型的應用也帶來了新的挑戰，包括高昂的訓練和推理成本、技術幻覺問題、以及潛在的倫理道德風險。
與此同時，金融數據的安全性和隱私保護也變得尤為重要。金融數據包含大量敏感的客戶信息和交易數據，這些數據的安全與否直接關系到金融機構的聲譽和客戶的信任。近年來，全球頻繁發生的數據泄露事件不斷提醒著我們，數據安全和隱私保護的重要性。在2022年，某*金融公司因安全漏洞導致數百萬客戶的個人信息被泄露，給公司帶來了巨大的經濟損失和信譽危機。此類事件凸顯了當前金融機構在數據安全管理方面的不足，也暴露了傳統安全手段在應對復雜多變的安全威脅時的局限性。
為了應對這些挑戰，金融機構需要采用全面和系統的安全措施，掌握并應用先進的數據隱私保護技術，如數據加密、匿名化、訪問控制和安全審計等。同時，全球各地相繼出臺了嚴格的數據保護法規，如《通用數據保護條例》（GDPR）、《加州消費者隱私法案》（CCPA）和中國《個人信息保護法》。這些法規的合規要求對金融機構提出了更高的標準和挑戰，如何在合規的同時保障數據安全，成為金融機構亟待解決的問題。
 本課程旨在融合AI大模型開發和金融數據安全與隱私保護兩大領域的前沿技術和實戰經驗。通過系統的學習和實戰演練，幫助學員全面掌握AI大模型的技術原理和實際應用方法，以及數據安全和隱私保護的*技術和策略。學員將深入了解AI大模型在金融業務中的應用場景，學習如何部署、優化和利用AI大模型工具，同時構建健全的數據合規管理框架，提升應對數據安全挑戰的實戰能力，為金融行業的創新與變革貢獻力量。

【課程收益】
深入理解AI大模型的技術原理與應用場景。
學習并應用數據加密、匿名化、訪問控制等數據安全技術。
掌握主要數據保護法規的內容和實施方法，構建完善的數據合規管理框架。
提升應對數據安全挑戰的實戰能力，通過實際案例分析掌握應對策略。
掌握AI大模型在金融業務中的應用方法，優化銀行業務流程和客戶服務。

【課程特色】
場景化與案例教學；解析技術邏輯、啟發創新思路；落地實操性強

【課程對象】
 銀行業中高層管理人員、核心骨干人員、數據安全技術負責人、技術骨干、AI技術開發人員、希望了解AI技術與數據安全在金融業應用的專業人士

【課程大綱】
一、金融數據安全概述與技術
1、金融數據安全的重要性
全球金融數據安全事件概覽
金融數據安全的核心原則（CIA三要素）
2、數據隱私保護技術
數據加密技術詳解
數據匿名化與偽裝技術
數據訪問控制和權限管理方法
安全審計與監控技術
3、數據保護策略
數據保護的基本策略
數據生命周期管理
風險評估與管理

二、數據合規管理與技術應用
1、主要數據保護法規的介紹與實施
《通用數據保護條例》（GDPR）
《加州消費者隱私法案》（CCPA）
中國《個人信息保護法》
合規管理的挑戰與解決方案
2、數據合規管理框架與*實踐
數據合規管理的基本框架
數據生命周期管理實踐
從系統架構到信息安全的三層架構模型解析
風險評估與管理的*實踐案例
3、金融科技中的數據安全漏洞與防護措施
常見安全漏洞分析
數據泄露事件的應急響應
網絡安全防護的核心技術
案例分析與技術應用
4、未來數據安全趨勢與技術創新
新興數據安全技術
人工智能在數據安全中的應用
零信任安全模型解析
數據安全技術的未來發展方向

三、人工智能技術原理與發展歷程
1、人工智能基礎理論及其核心思維與方法
人類學習與機器學習方法的區別
機器學習、深度學習到大模型AIGC的三大階段
人工智能的三大學派（符號、連接、行為）
人工智能的能力進化階梯（4級）
人工智能在業務運營中發揮的作用（5級）
2、傳統機器學習的核心思維與方法
機器學習的三種方式：有監督、無監督、強化學習
監督學習與強化學習的特點與適用場景
機器學習模型評價指標與計算方法
機器學習五步法
案例解析：鳶尾花分類

四、深度學習與大語言模型
1、深度學習的核心思維與方法
神經元模型：生物 vs 人工
卷積神經網絡（CNN）的應用場景
遞歸神經網絡（RNN）的應用場景
強化學習（RL）的應用場景
生成對抗網絡（GAN）的應用場景
案例：情感分類、CNN與對象識別、RNN與語言預測、GAN與圖片生成等
2、大語言模型的底層實現邏輯與核心技術要素
AI大模型的核心技術要素（數據、算力、算法）
Transformer的技術原理與應用場景
提升模型回答質量的技術手段（嵌入、提示詞、微調）
案例解析：基于AI大模型的金融數據分析
3、AI技術在金融業務中的應用
AI大模型在金融領域的應用案例
大語言模型如何提升客戶服務與體驗
AI在風險管理與決策支持中的應用
通過AI優化金融產品和服務
案例分析：AI在信用評分和欺詐檢測中的應用
4、AI大模型的部署與優化
大模型的主流部署模式
AI大模型的技術架構藍圖
敏捷推進大模型應用實施的方法與路徑
案例解析：AI在銀行業務流程優化中的應用

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