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數(shù)據(jù)大模型培訓

【課程背景】
在當今數(shù)字化時代，人工智能（AI）技術(shù)和數(shù)據(jù)安全已成為推動金融行業(yè)變革和創(chuàng)新的兩大核心驅(qū)動力。過去十年，人工智能技術(shù)特別是大語言模型（LLM）的迅猛發(fā)展，使其在自然語言處理、圖像生成和視頻分析等多個領(lǐng)域展現(xiàn)了巨大的潛力。以O(shè)penAI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(xiàn)，顯著改變了金融業(yè)務的操作模式和客戶服務體驗。
金融行業(yè)作為經(jīng)濟的中樞，正積極采用AI技術(shù)來提升運營效率、優(yōu)化客戶體驗、以及強化風險管理。AI技術(shù)在銀行業(yè)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(yè)務風險。然而，AI大模型的應用也帶來了新的挑戰(zhàn)，包括高昂的訓練和推理成本、技術(shù)幻覺問題、以及潛在的倫理道德風險。
與此同時，金融數(shù)據(jù)的安全性和隱私保護也變得尤為重要。金融數(shù)據(jù)包含大量敏感的客戶信息和交易數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)的安全與否直接關(guān)系到金融機構(gòu)的聲譽和客戶的信任。近年來，全球頻繁發(fā)生的數(shù)據(jù)泄露事件不斷提醒著我們，數(shù)據(jù)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(shù)百萬客戶的個人信息被泄露，給公司帶來了巨大的經(jīng)濟損失和信譽危機。此類事件凸顯了當前金融機構(gòu)在數(shù)據(jù)安全管理方面的不足，也暴露了傳統(tǒng)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(zhàn)，金融機構(gòu)需要采用全面和系統(tǒng)的安全措施，掌握并應用先進的數(shù)據(jù)隱私保護技術(shù)，如數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)保護法規(guī)，如《通用數(shù)據(jù)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(guī)的合規(guī)要求對金融機構(gòu)提出了更高的標準和挑戰(zhàn)，如何在合規(guī)的同時保障數(shù)據(jù)安全，成為金融機構(gòu)亟待解決的問題。
本課程旨在融合AI大模型開發(fā)和金融數(shù)據(jù)安全與隱私保護兩大領(lǐng)域的前沿技術(shù)和實戰(zhàn)經(jīng)驗。通過系統(tǒng)的學習和實戰(zhàn)演練，幫助學員全面掌握AI大模型的技術(shù)原理和實際應用方法，以及數(shù)據(jù)安全和隱私保護的*技術(shù)和策略。學員將深入了解AI大模型在金融業(yè)務中的應用場景，學習如何部署、優(yōu)化和利用AI大模型工具，同時構(gòu)建健全的數(shù)據(jù)合規(guī)管理框架，提升應對數(shù)據(jù)安全挑戰(zhàn)的實戰(zhàn)能力，為金融行業(yè)的創(chuàng)新與變革貢獻力量。

【課程收益】
深入理解AI大模型的技術(shù)原理與應用場景。
學習并應用數(shù)據(jù)加密、匿名化、訪問控制等數(shù)據(jù)安全技術(shù)。
掌握主要數(shù)據(jù)保護法規(guī)的內(nèi)容和實施方法，構(gòu)建完善的數(shù)據(jù)合規(guī)管理框架。
提升應對數(shù)據(jù)安全挑戰(zhàn)的實戰(zhàn)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(yè)務中的應用方法，優(yōu)化銀行業(yè)務流程和客戶服務。

【課程特色】
場景化與案例教學；解析技術(shù)邏輯、啟發(fā)創(chuàng)新思路；落地實操性強

【課程對象】
銀行業(yè)中高層管理人員、核心骨干人員、數(shù)據(jù)安全技術(shù)負責人、技術(shù)骨干、AI技術(shù)開發(fā)人員、希望了解AI技術(shù)與數(shù)據(jù)安全在金融業(yè)應用的專業(yè)人士

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

二、數(shù)據(jù)合規(guī)管理與技術(shù)應用
1、主要數(shù)據(jù)保護法規(guī)的介紹與實施
《通用數(shù)據(jù)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(guī)管理的挑戰(zhàn)與解決方案
2、數(shù)據(jù)合規(guī)管理框架與*實踐
數(shù)據(jù)合規(guī)管理的基本框架
數(shù)據(jù)生命周期管理實踐
從系統(tǒng)架構(gòu)到信息安全的三層架構(gòu)模型解析
風險評估與管理的*實踐案例
3、金融科技中的數(shù)據(jù)安全漏洞與防護措施
常見安全漏洞分析
數(shù)據(jù)泄露事件的應急響應
網(wǎng)絡安全防護的核心技術(shù)
案例分析與技術(shù)應用
4、未來數(shù)據(jù)安全趨勢與技術(shù)創(chuàng)新
新興數(shù)據(jù)安全技術(shù)
人工智能在數(shù)據(jù)安全中的應用
零信任安全模型解析
數(shù)據(jù)安全技術(shù)的未來發(fā)展方向

三、人工智能技術(shù)原理與發(fā)展歷程
1、人工智能基礎(chǔ)理論及其核心思維與方法
人類學習與機器學習方法的區(qū)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(yè)務運營中發(fā)揮的作用（5級）
2、傳統(tǒng)機器學習的核心思維與方法
機器學習的三種方式：有監(jiān)督、無監(jiān)督、強化學習
監(jiān)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(jīng)元模型：生物 vs 人工
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）的應用場景
遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡（RNN）的應用場景
強化學習（RL）的應用場景
生成對抗網(wǎng)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(xiàn)邏輯與核心技術(shù)要素
AI大模型的核心技術(shù)要素（數(shù)據(jù)、算力、算法）
Transformer的技術(shù)原理與應用場景
提升模型回答質(zhì)量的技術(shù)手段（嵌入、提示詞、微調(diào)）
案例解析：基于AI大模型的金融數(shù)據(jù)分析
3、AI技術(shù)在金融業(yè)務中的應用
AI大模型在金融領(lǐng)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(yōu)化金融產(chǎn)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(yōu)化
大模型的主流部署模式
AI大模型的技術(shù)架構(gòu)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(yè)務流程優(yōu)化中的應用

數(shù)據(jù)大模型培訓