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破局之路:大模型開啟金融新維度

天弘基金 人工智能部負(fù)責(zé)人

平野畢業(yè)于英國曼徹斯特大學(xué)計算機系,是金融科技領(lǐng)域的杰出專家和創(chuàng)新引領(lǐng)者。他創(chuàng)立并領(lǐng)導(dǎo)天弘基金算法團(tuán)隊,全面負(fù)責(zé)投研、營銷、和風(fēng)控等關(guān)鍵業(yè)務(wù)的智能化規(guī)劃與實施,同時擔(dān)任公司金融大語言模型團(tuán)隊的核心負(fù)責(zé)人。在他的帶領(lǐng)下,團(tuán)隊從零起步研發(fā)了“基于大模型技術(shù)的金融智能問答系統(tǒng)——弘小助智能助手”,并憑借這一成果榮獲2023年國家金融科技發(fā)展獎三等獎。 平野曾先后就職于百度、螞蟻金服等企業(yè),是支付寶第五代智能風(fēng)控引擎AlphaRisk的主要開發(fā)者之一,該項目曾獲2019年浙江省科技進(jìn)步一等獎;在百度期間,他擔(dān)任昊天鏡業(yè)務(wù)風(fēng)控模型團(tuán)隊總負(fù)責(zé)人。 在人工智能領(lǐng)域,平野擁有 NLP、深度學(xué)習(xí)、強化學(xué)習(xí)、知識圖譜與知識推理等多項前沿技術(shù)的豐富經(jīng)驗,帶領(lǐng)團(tuán)隊構(gòu)建新一代智能投研體系,以助力智能投資、智能風(fēng)控與智能營銷等業(yè)務(wù)。他的專業(yè)能力和實踐成果在行業(yè)內(nèi)獲得了廣泛認(rèn)可。

平野畢業(yè)于英國曼徹斯特大學(xué)計算機系,是金融科技領(lǐng)域的杰出專家和創(chuàng)新引領(lǐng)者。他創(chuàng)立并領(lǐng)導(dǎo)天弘基金算法團(tuán)隊,全面負(fù)責(zé)投研、營銷、和風(fēng)控等關(guān)鍵業(yè)務(wù)的智能化規(guī)劃與實施,同時擔(dān)任公司金融大語言模型團(tuán)隊的核心負(fù)責(zé)人。在他的帶領(lǐng)下,團(tuán)隊從零起步研發(fā)了“基于大模型技術(shù)的金融智能問答系統(tǒng)——弘小助智能助手”,并憑借這一成果榮獲2023年國家金融科技發(fā)展獎三等獎。 平野曾先后就職于百度、螞蟻金服等企業(yè),是支付寶第五代智能風(fēng)控引擎AlphaRisk的主要開發(fā)者之一,該項目曾獲2019年浙江省科技進(jìn)步一等獎;在百度期間,他擔(dān)任昊天鏡業(yè)務(wù)風(fēng)控模型團(tuán)隊總負(fù)責(zé)人。 在人工智能領(lǐng)域,平野擁有 NLP、深度學(xué)習(xí)、強化學(xué)習(xí)、知識圖譜與知識推理等多項前沿技術(shù)的豐富經(jīng)驗,帶領(lǐng)團(tuán)隊構(gòu)建新一代智能投研體系,以助力智能投資、智能風(fēng)控與智能營銷等業(yè)務(wù)。他的專業(yè)能力和實踐成果在行業(yè)內(nèi)獲得了廣泛認(rèn)可。

課程費用

6800.00 /人

課程時長

50分鐘以下及更短時間

成為教練

課程簡介

話題概述:
隨著人工智能與大數(shù)據(jù)技術(shù)的不斷突破,金融行業(yè)正經(jīng)歷一場智能化變革,傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析和決策模式正在向更高效、精準(zhǔn)的智能化手段轉(zhuǎn)型。大模型技術(shù)作為這一趨勢的重要突破口,具備強大的海量數(shù)據(jù)處理、深度學(xué)習(xí)和自然語言理解能力,能夠為金融投資、風(fēng)險控制和市場預(yù)測提供前所未有的支持。作為一家領(lǐng)先的基金公司,我們率先探索并實踐了大模型在金融場景中的落地應(yīng)用。
在這一過程中,我們不僅突破了模型訓(xùn)練和部署等關(guān)鍵技術(shù)難題,還通過持續(xù)優(yōu)化算法,提高了模型預(yù)測的準(zhǔn)確率和響應(yīng)速度。分享中,我們將從大模型的技術(shù)架構(gòu)、數(shù)據(jù)融合策略、資源調(diào)度平臺以及實際應(yīng)用案例等多個角度,詳細(xì)介紹整個項目的研發(fā)思路與實施路徑。同時,我們也會探討在實踐過程中遇到的挑戰(zhàn)、解決方案以及對未來金融科技發(fā)展的前瞻性思考。

演講題綱:
1.背景介紹
2.前沿技術(shù)與金融深度融合
3.效果與成果展示
4.DeepSeek帶來的發(fā)展與思考

話題亮點:
前沿技術(shù)與金融深度融合: 探討如何利用大模型技術(shù)對海量金融數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘,推動投研、營銷、風(fēng)控等業(yè)務(wù)場景的智能化升級。
效果與成果展示: 分享中將呈現(xiàn)大模型落地實踐后在業(yè)務(wù)上的效果、降低幻覺率及系統(tǒng)穩(wěn)定性等方面取得的顯著提升,直觀反映技術(shù)轉(zhuǎn)型帶來的業(yè)務(wù)價值。
DeepSeek帶來的發(fā)展與思考: 對未來金融科技的發(fā)展趨勢進(jìn)行展望,討論DeepSeek技術(shù)在金融領(lǐng)域的影響及其在業(yè)務(wù)創(chuàng)新中的意義。

目標(biāo)收益

通過此次分享,聽眾將對大模型在金融領(lǐng)域的應(yīng)用有一個全面、直觀的了解,認(rèn)識到這一前沿技術(shù)如何助力基金管理提升決策效率、降低風(fēng)險并實現(xiàn)業(yè)務(wù)的持續(xù)創(chuàng)新。

培訓(xùn)對象

有大模型基礎(chǔ)認(rèn)知的工程師和業(yè)務(wù)人員。對金融有一定的興趣。

課程內(nèi)容

案例方向


大模型業(yè)務(wù)落地場景實踐(金融行業(yè))/大模型業(yè)務(wù)落地場景實踐(to B)/大模型業(yè)務(wù)落地場景實踐(to C)

話題概述


隨著人工智能與大數(shù)據(jù)技術(shù)的不斷突破,金融行業(yè)正經(jīng)歷一場智能化變革,傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析和決策模式正在向更高效、精準(zhǔn)的智能化手段轉(zhuǎn)型。大模型技術(shù)作為這一趨勢的重要突破口,具備強大的海量數(shù)據(jù)處理、深度學(xué)習(xí)和自然語言理解能力,能夠為金融投資、風(fēng)險控制和市場預(yù)測提供前所未有的支持。作為一家領(lǐng)先的基金公司,我們率先探索并實踐了大模型在金融場景中的落地應(yīng)用。
在這一過程中,我們不僅突破了模型訓(xùn)練和部署等關(guān)鍵技術(shù)難題,還通過持續(xù)優(yōu)化算法,提高了模型預(yù)測的準(zhǔn)確率和響應(yīng)速度。分享中,我們將從大模型的技術(shù)架構(gòu)、數(shù)據(jù)融合策略、資源調(diào)度平臺以及實際應(yīng)用案例等多個角度,詳細(xì)介紹整個項目的研發(fā)思路與實施路徑。同時,我們也會探討在實踐過程中遇到的挑戰(zhàn)、解決方案以及對未來金融科技發(fā)展的前瞻性思考。

收益


通過此次分享,聽眾將對大模型在金融領(lǐng)域的應(yīng)用有一個全面、直觀的了解,認(rèn)識到這一前沿技術(shù)如何助力基金管理提升決策效率、降低風(fēng)險并實現(xiàn)業(yè)務(wù)的持續(xù)創(chuàng)新。

演講題綱


1.背景介紹
2.前沿技術(shù)與金融深度融合
3.效果與成果展示
4.DeepSeek帶來的發(fā)展與思考

話題亮點


前沿技術(shù)與金融深度融合: 探討如何利用大模型技術(shù)對海量金融數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘,推動投研、營銷、風(fēng)控等業(yè)務(wù)場景的智能化升級。
效果與成果展示: 分享中將呈現(xiàn)大模型落地實踐后在業(yè)務(wù)上的效果、降低幻覺率及系統(tǒng)穩(wěn)定性等方面取得的顯著提升,直觀反映技術(shù)轉(zhuǎn)型帶來的業(yè)務(wù)價值。
DeepSeek帶來的發(fā)展與思考: 對未來金融科技的發(fā)展趨勢進(jìn)行展望,討論DeepSeek技術(shù)在金融領(lǐng)域的影響及其在業(yè)務(wù)創(chuàng)新中的意義。

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6800.00 /人

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