銀行——數(shù)字化轉型，人工智能技術深度融合

實戰(zhàn)派，全網(wǎng)百萬粉絲博主，招商銀行、平安銀行、中信銀行（長沙）數(shù)字化培訓導師，與AI服務商。

【課程背景】

本課程以人工智能技術為引領,分析銀行數(shù)字化轉型的基礎設施與技術路徑,幫助銀行找到數(shù)字化轉型的突破口,釋放轉型焦慮。

【課程時長】

1天

【課程收獲】

1. 掌握銀行數(shù)字化轉型的基礎設施與關鍵技術   

2.理解人工智能在銀行場景下的深度應用與實踐案例

3.學習典型案例,剖析銀行成功的數(shù)字化轉型之路

4.獲得銀行數(shù)字化轉型與人工智能技術融合的系統(tǒng)思維  

【課程內(nèi)容】

一、銀行數(shù)字化基礎設施

1.混合云:利用私有云和公有云最大限度滿足互聯(lián)網(wǎng)科技與合規(guī)要求  

2.云原生技術:采用Kubernets等技術云端部署與移植核心業(yè)務系統(tǒng)   3

3.開放API:開放API實現(xiàn)開放銀行、第三方合作與業(yè)務創(chuàng)新  

4.云上安全:采用零信任框架在云端構建全方位的安全體系

二、銀行大數(shù)據(jù)基礎設施

1.數(shù)據(jù)治理:實施全面的數(shù)據(jù)采集、清洗、加工與 governed

2.數(shù)據(jù)中臺:打通數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)產(chǎn)品與業(yè)務之間的數(shù)礪互通  

3.機器學習平臺:構建集成機器學習模塊的綜合AI開發(fā)平臺  

4.數(shù)據(jù)安全:建立大數(shù)據(jù)采集、存儲與使用的完整安全機制   

三、銀行人工智能:機器學習

1.行業(yè)模型:訓練專屬銀行業(yè)的機器學習模型

2.推薦系統(tǒng):構建機器學習驅(qū)動的智能推薦系統(tǒng)  

3.Anti-Fraud:利用機器學習技術識別欺詐與異常交易

4.客戶畫像:使用機器學習將海量數(shù)據(jù)轉化為精細化客戶畫像

四、銀行人工智能:自然語言處理

1.智能客服:使用聊天機器人技術實現(xiàn)智能客服  

2. compliance檢查:利用NLP檢查互聯(lián)網(wǎng)文本的遵循性與合規(guī)性  

3.智能問答:使用NLP技術實現(xiàn)人機自然語言問答服務  

4.文本挖掘:使用NLP技術進行客戶反饋與評論的文本挖掘分析

五、銀行人工智能:計算機視覺

1.身份認證:使用人臉識別技術進行安全可靠的身份認證    

2.產(chǎn)品閱讀:使用OCR技術實現(xiàn)自動化的產(chǎn)品證明 materials閱讀   

3.視頻監(jiān)控:利用視頻分析技術進行ATM監(jiān)控與欺詐檢測  

4.資產(chǎn)評估:結合CV與大數(shù)據(jù)實施自動化的資產(chǎn)估值與評估

六、銀行人工智能化運營

1.智能運維:使用AI技術實現(xiàn)IT基礎設施的智能運維    

2.智能監(jiān)控:運用AI實現(xiàn)業(yè)務系統(tǒng)與數(shù)據(jù)資產(chǎn)的全面監(jiān)控  

3.智能客服:提供面向客戶的全方位智能化客服與服務

4.智能安防:利用AI技術手段提高物理設施與網(wǎng)絡的防護能力