DeepSeek在證券行業(yè)的影響與智能化轉(zhuǎn)型趨勢(shì)
培訓(xùn)講師：李勇
講師背景：
李勇——華為背景互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)專家-山東大學(xué)研究生計(jì)算機(jī)專業(yè)10多年互聯(lián)網(wǎng)電商平臺(tái)運(yùn)營(yíng)實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)10多年企業(yè)管理與培訓(xùn)經(jīng)驗(yàn)上海鯨工網(wǎng)COO易車配網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)品VP互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品及運(yùn)營(yíng)專家互聯(lián)網(wǎng)營(yíng)銷與策劃專家國(guó)際職業(yè)培訓(xùn)師行業(yè)協(xié)會(huì)認(rèn)證高級(jí)講師曾就職于：華 詳細(xì)>>
DeepSeek在證券行業(yè)的影響與智能化轉(zhuǎn)型趨勢(shì)詳細(xì)內(nèi)容
DeepSeek在證券行業(yè)的影響與智能化轉(zhuǎn)型趨勢(shì)
培訓(xùn)對(duì)象：證券行業(yè)戰(zhàn)略規(guī)劃、技術(shù)研發(fā)、投資研究、風(fēng)控合規(guī)、客戶服務(wù)等業(yè)務(wù)部門(mén)的管理及技術(shù)人員；
課程時(shí)間：1天
課程背景：
本課程結(jié)合AI大模型技術(shù)革命與證券行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的雙重背景，聚焦DeepSeek的核心技術(shù)突破及其在證券行業(yè)的應(yīng)用潛力，解析指令模型與推理模型的技術(shù)差異，探討低成本、高性能AI對(duì)證券業(yè)務(wù)模式的重構(gòu)邏輯，幫助學(xué)員從技術(shù)認(rèn)知、應(yīng)用場(chǎng)景到戰(zhàn)略布局全面掌握AI驅(qū)動(dòng)的行業(yè)變革趨勢(shì)。
課程收益：
培訓(xùn)完結(jié)后，學(xué)員能夠：
1. 理解DeepSeek的技術(shù)特性：掌握其低成本、高效率的核心優(yōu)勢(shì)及技術(shù)實(shí)現(xiàn)路徑。
2.?區(qū)分指令模型與推理模型：明確兩類模型的技術(shù)差異及在證券業(yè)務(wù)中的應(yīng)用場(chǎng)景。
3. 預(yù)判AI技術(shù)趨勢(shì)：分析推理模型未來(lái)可能具備的復(fù)雜決策、動(dòng)態(tài)交互能力及其對(duì)金融智能化的推動(dòng)。
4. 評(píng)估行業(yè)影響：識(shí)別DeepSeek對(duì)投資研究、客戶服務(wù)、風(fēng)險(xiǎn)管理等核心業(yè)務(wù)的效率提升路徑。
5. 規(guī)劃成本與算力策略：掌握AI大模型成本優(yōu)化方法及算力需求變化趨勢(shì)。
6. 制定應(yīng)對(duì)策略：結(jié)合開(kāi)源生態(tài)與行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)格局，設(shè)計(jì)證券機(jī)構(gòu)的AI技術(shù)應(yīng)用路線圖。
兩天培訓(xùn)課程大綱：
單元 | 大綱 | 內(nèi)容 |
單元一 | DeepSeek的核心技術(shù)突破與行業(yè)意義 | 1. DeepSeek的技術(shù)架構(gòu)解析? 1.1) MOE（專家混合模型）與MLA（多頭潛在注意力）算法的創(chuàng)新。 1.2) 參數(shù)規(guī)模與算力效率：V3模型6710億參數(shù)中僅激活370億，訓(xùn)練成本557萬(wàn)美元的顛覆性意義。 案例：對(duì)比Meta Llama3與DeepSeek-V3的算力需求差異（H800 GPU數(shù)量減少87.5%）。 討論課題：證券機(jī)構(gòu)如何通過(guò)低成本AI模型降低技術(shù)投入門(mén)檻？ 2. 性能評(píng)測(cè)與商業(yè)化潛力 2.1) 在MMLU、DROP等評(píng)測(cè)中超越GPT-4o的關(guān)鍵表現(xiàn)。 2.2) 開(kāi)源模式對(duì)OpenAI閉源壟斷的挑戰(zhàn)：技術(shù)民主化與生態(tài)共建。 |
單元二 | 指令模型與推理模型的差異 | 1. 指令模型的核心邏輯 1.1) 基于用戶指令生成結(jié)果，強(qiáng)調(diào)任務(wù)執(zhí)行的準(zhǔn)確性（如傳統(tǒng)GPT系列）。 1.2) 局限性：缺乏動(dòng)態(tài)推理過(guò)程，依賴大量監(jiān)督微調(diào)數(shù)據(jù)。 2. 推理模型的范式革新 2.1) DeepSeek-R1的強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練：跳過(guò)監(jiān)督微調(diào)，直接通過(guò)邏輯鏈生成解決方案。 2.2) 關(guān)鍵能力：文檔分析、數(shù)學(xué)推理、代碼生成（AIME2024測(cè)試成績(jī)79.8% vs. OpenAI-o1的96.7%）。 案例：某券商測(cè)試中利用DeepSeek-R1優(yōu)化量化交易策略的回測(cè)效率 |
單元三 | 證券行業(yè)的AI應(yīng)用場(chǎng)景重構(gòu) | 1. 投資研究與資產(chǎn)管理 1.1) 自動(dòng)化研報(bào)生成與多因子模型優(yōu)化。 1.2) 實(shí)時(shí)市場(chǎng)情緒分析與事件驅(qū)動(dòng)策略。 2. 客戶服務(wù)與合規(guī)風(fēng)控 2.1) 智能投顧的交互式?jīng)Q策支持（如“思考過(guò)程”可視化）。 2.2) 反洗錢(qián)與異常交易識(shí)別的動(dòng)態(tài)推理能力提升。 案例：奇安信利用DeepSeek-R1實(shí)現(xiàn)安全威脅研判效率提升30%。 |
單元四 | AI成本優(yōu)化與算力需求演變 | 1. DeepSeek對(duì)算力生態(tài)的影響 1.1) 訓(xùn)練成本降低20%-40%對(duì)資本支出的釋放效應(yīng)。 1.2) 推理算力需求增長(zhǎng)：從訓(xùn)練密集型向應(yīng)用密集型的轉(zhuǎn)變。 2. 證券行業(yè)的算力策略 2.1) 混合云部署與國(guó)產(chǎn)算力替代（如海光信息、浪潮信息）。 討論課題：如何平衡推理算力需求與GPU供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)？ |
單元五 | 行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)格局與開(kāi)源生態(tài)的機(jī)遇 | 1. OpenAI與DeepSeek的路線之爭(zhēng) 1.1) 閉源收費(fèi) vs. 開(kāi)源生態(tài)：技術(shù)壁壘與商業(yè)化閉環(huán)的博弈。 2. 證券機(jī)構(gòu)的開(kāi)源策略 2.1) 參與社區(qū)共建 vs. 自主模型微調(diào)的路徑選擇。 案例：阿里云、騰訊云快速集成DeepSeek模型的開(kāi)源實(shí)踐。 3、企業(yè)部署模型和使用模型的成本將大大降低。 |
單元六 | 推理模型的未來(lái)趨勢(shì)與高階能力預(yù)測(cè) | 1. 復(fù)雜決策與動(dòng)態(tài)交互能力 1.1) 多模態(tài)融合：文本、數(shù)據(jù)、圖表聯(lián)動(dòng)的投資決策支持。 1.2) 實(shí)時(shí)自適應(yīng)學(xué)習(xí)：基于市場(chǎng)波動(dòng)的策略動(dòng)態(tài)調(diào)整。 2. 倫理與風(fēng)險(xiǎn)挑戰(zhàn) 2.1) 模型幻覺(jué)的進(jìn)一步降低與可解釋性提升。 2.2) 監(jiān)管科技（RegTech）與AI合規(guī)框架的協(xié)同演進(jìn)。 |
單元七 | AI的這種變化下，企業(yè)和職員該如何應(yīng)對(duì) | 1. AI大模型的時(shí)代下復(fù)合型人才需求的持續(xù)攀升 2. 要求學(xué)習(xí)能力越來(lái)越強(qiáng)，尤其是對(duì)技術(shù)邏輯、 業(yè)務(wù)理解和技術(shù)工具的使用能力。 3、某些工作流程的重塑可能性 |
李勇老師的其它課程
【背景介紹】隨著科技進(jìn)一步發(fā)展，政企客戶市場(chǎng)迎來(lái)的新的機(jī)遇，伴隨著中國(guó)消費(fèi)升級(jí)與技術(shù)不斷進(jìn)步，以云業(yè)務(wù)為代表的創(chuàng)新業(yè)務(wù)迎來(lái)的難得的發(fā)展機(jī)遇。抓住云業(yè)務(wù)發(fā)展的風(fēng)口，迅速在政企客戶市場(chǎng)取得云業(yè)務(wù)的發(fā)展商機(jī)，成為當(dāng)前非常重要的一項(xiàng)工作。但由于目前客戶經(jīng)理已經(jīng)習(xí)慣的傳統(tǒng)業(yè)務(wù)的銷售模式，而云業(yè)務(wù)銷售無(wú)論從客戶群的選擇，到需求的確立，銷售的達(dá)成與傳統(tǒng)業(yè)務(wù)相比都有著巨大的
講師：李勇詳情
培訓(xùn)對(duì)象：產(chǎn)品中心（總監(jiān)、經(jīng)理、主管）、運(yùn)營(yíng)中心管理人員、技術(shù)中心管理人員課程時(shí)間：3天，18小時(shí)一：掌握各個(gè)電商和新媒體等線上平臺(tái)的屬性及推廣策略(2小時(shí)）?????二：如何從線上和線下渠道中當(dāng)中獲得客戶（4小時(shí)）?????三：如何從線上和線下渠道結(jié)合共同進(jìn)行營(yíng)銷活動(dòng)組織（3小時(shí)）?????四：如何進(jìn)行基于數(shù)字化平臺(tái)的數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)和用戶運(yùn)營(yíng)（3小時(shí)）?????
講師：李勇詳情
講授老師：李勇培訓(xùn)對(duì)象：產(chǎn)品中心，決策中心、運(yùn)營(yíng)中心，技術(shù)中心，客服中心等管理運(yùn)營(yíng)相關(guān)人士課程時(shí)間：1天(6小時(shí)）課程背景：目前國(guó)內(nèi)外的嚴(yán)峻形勢(shì)嚴(yán)峻?對(duì)于企業(yè)來(lái)講都具備一定的風(fēng)險(xiǎn)?想要提升企業(yè)的抗風(fēng)險(xiǎn)能力?外力因素解決不了?只能從內(nèi)部著手?樹(shù)立精益運(yùn)營(yíng)管理思想?推行精實(shí)化管理?提升管理能力?從根本上提升企業(yè)精益運(yùn)營(yíng)的能力是重中之重的。本課程將把精益運(yùn)營(yíng)的底層
講師：李勇詳情
講授老師：李勇培訓(xùn)對(duì)象：產(chǎn)品中心，決策中心、運(yùn)營(yíng)中心，技術(shù)中心，客服中心等管理運(yùn)營(yíng)相關(guān)人士課程時(shí)間：1天(6小時(shí)）課程背景：商業(yè)思維，是一個(gè)很難界定的概念。到底什么樣的思維模式才能被稱為商業(yè)思維？估計(jì)每個(gè)人都有不同的看法，如果硬要給它描繪個(gè)形狀，你可以定義它是“經(jīng)濟(jì)學(xué)常識(shí)”，“行業(yè)經(jīng)驗(yàn)”，“財(cái)務(wù)能力”或者是“營(yíng)銷能力”，所以商業(yè)思維很容易會(huì)和創(chuàng)收，盈利，賺錢(qián)
講師：李勇詳情
用戶思維在工作中的應(yīng)用解析 12.31
講授老師：李勇培訓(xùn)對(duì)象：產(chǎn)品中心，運(yùn)營(yíng)中心，技術(shù)中心，客服中心等管理運(yùn)營(yíng)相關(guān)人士課程時(shí)間：1天(6小時(shí)）課程背景：無(wú)論你是做產(chǎn)品還是做營(yíng)銷，具備用戶思維很重要。那么究竟什么是用戶思維呢？講的直白點(diǎn)，就是能夠站在用戶的角度上，挖掘用戶的需求和痛點(diǎn)，制定出相應(yīng)的產(chǎn)品，解決用戶的需求。本課程將用戶思維的核心和應(yīng)用一一在課程中進(jìn)行講解。課程收益：培訓(xùn)完結(jié)后，學(xué)員能夠
講師：李勇詳情
講授專家：李勇培訓(xùn)對(duì)象：產(chǎn)品中心，運(yùn)營(yíng)中心，技術(shù)中心，客服中心等管理運(yùn)營(yíng)相關(guān)人士課程時(shí)間：1天(6小時(shí)）課程背景：AI技術(shù)創(chuàng)新重?zé)ㄉ鷻C(jī)，未來(lái)將會(huì)取代人類日常90的工作量，我們身處大時(shí)代的急速更迭中，巨變正在發(fā)生和到來(lái)，每個(gè)人每個(gè)行業(yè)都將被重新判定價(jià)值。將技術(shù)應(yīng)用到商業(yè)場(chǎng)景并提高產(chǎn)業(yè)效率是新技術(shù)應(yīng)用的關(guān)鍵話題。本堂課程以“AI與企業(yè)創(chuàng)新”為題，講述AI提升商業(yè)
講師：李勇詳情
講授專家：李勇培訓(xùn)對(duì)象：企業(yè)決策層、技術(shù)管理層、AI應(yīng)用相關(guān)從業(yè)人員以及對(duì)AI大模型在企業(yè)實(shí)際應(yīng)用中感興趣的人士課程時(shí)間：2天(12小時(shí)）課程背景：在AI技術(shù)迅猛發(fā)展的宏觀趨勢(shì)下，本課程旨在解決學(xué)員如何將AI大模型有效應(yīng)用到企業(yè)實(shí)際工作中的問(wèn)題，尤其關(guān)注Transformer等先進(jìn)模型的應(yīng)用和優(yōu)化。課程將涵蓋AI大模型的基本概念、原理、發(fā)展趨勢(shì)，以及在企業(yè)中
講師：李勇詳情
講授專家：李勇培訓(xùn)對(duì)象：產(chǎn)品中心，運(yùn)營(yíng)中心，技術(shù)中心，客服中心等管理運(yùn)營(yíng)相關(guān)人士課程時(shí)間：1天(6小時(shí)）課程背景：本課程在AI大模型迅速發(fā)展的宏觀趨勢(shì)下，旨在解決學(xué)員如何有效利用大模型架構(gòu)設(shè)計(jì)和開(kāi)發(fā)數(shù)字化產(chǎn)品的問(wèn)題。通過(guò)本課程，學(xué)員將深入理解大模型在數(shù)字化產(chǎn)品中的應(yīng)用價(jià)值，掌握基于大模型的數(shù)字化產(chǎn)品設(shè)計(jì)、開(kāi)發(fā)和落地流程。課程將結(jié)合豐富的案例和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，幫助學(xué)
講師：李勇詳情
講授專家：李勇培訓(xùn)對(duì)象：產(chǎn)品中心，運(yùn)營(yíng)中心，技術(shù)中心，客服中心等管理運(yùn)營(yíng)相關(guān)人士課程時(shí)間：1天(6小時(shí)）課程背景：本課程主要在大模型時(shí)代的宏觀趨勢(shì)下，旨在解決學(xué)員如何把握大模型帶來(lái)的商業(yè)機(jī)會(huì)，提升學(xué)員對(duì)大模型商業(yè)應(yīng)用的認(rèn)知。課程將深入解析大模型的底層邏輯，探討其與傳統(tǒng)AI的差異，并展望其對(duì)各行業(yè)的影響及商業(yè)變革的可能性。課程具備前瞻性、實(shí)戰(zhàn)性與策略性的特點(diǎn)。
講師：李勇詳情
AI大模型中的PROMPT語(yǔ)言的解析 12.30
講授專家：李勇培訓(xùn)對(duì)象：數(shù)據(jù)分析師、軟件工程師、項(xiàng)目經(jīng)理、技術(shù)產(chǎn)品經(jīng)理、以及對(duì)自動(dòng)化工具和人工智能應(yīng)用感興趣的專業(yè)人士；課程時(shí)間：1天(6小時(shí)）課程背景：本課程旨在當(dāng)下人工智能和自動(dòng)化技術(shù)快速發(fā)展的宏觀趨勢(shì)下，解決工作流程中的效率問(wèn)題，提升學(xué)員對(duì)自動(dòng)化工具和PROMPT語(yǔ)言的認(rèn)知和應(yīng)用能力。課程通過(guò)結(jié)合理論講解與實(shí)際案例分析，使學(xué)員能夠在實(shí)際工作中靈活運(yùn)用P
講師：李勇詳情
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