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DeepSeek課程

達州人工智能和DeepSeek賦能財務和投資分析

作者:博為咨詢 日期:2025-04-02 人氣:49

課程分類: DS賦能財務

課程目標:
DeepSeek是什么?
DeepSeek:大語言模型的特點
關鍵詞1:推理大模型 vs 非推理大模型
關鍵詞2:高效創(chuàng)新
關鍵詞3:強化學習 DeepSeek-R1-Zero
關鍵詞4:蒸餾
垂直領域 AI 的深度滲透,重塑行業(yè)格局
1.3 DeepSeek來龍去脈
V3革新——前沿起航,性能激昂
R1破局——純強突圍,以小博威
多維解讀——第三方視角,全景洞穿
Deepseek前世今生,大模型如何來的?

課程對象:

課程時間:

課程大綱:


一、 智勢:AI的前沿探索
1.1DeepSeek宏觀認知
政域封殺:外國政府如何對待 DeepSeek
股市余震:為什么 DeepSeek 對美國股市造成沖擊
商界博弈:美國商界對 DeepSeek 的響應
省政聯(lián)動:各省接入 DeepSeek 情況
高層定調:主要領導對 DeepSeek 的發(fā)言
巨頭合流:DeepSeek 與科技巨頭
A股擁抱:DeepSeek 上市公司接入情況

1.2 DeepSeek 微觀認知
DeepSeek是什么?
DeepSeek:大語言模型的特點
關鍵詞1:推理大模型 vs 非推理大模型
關鍵詞2:高效創(chuàng)新
關鍵詞3:強化學習 DeepSeek-R1-Zero
關鍵詞4:蒸餾
垂直領域 AI 的深度滲透,重塑行業(yè)格局
1.3 DeepSeek來龍去脈
V3革新——前沿起航,性能激昂
R1破局——純強突圍,以小博威
多維解讀——第三方視角,全景洞穿
Deepseek前世今生,大模型如何來的?
二、AI如何賦能財務
1. AI賦能財務的場景
- AI在財務管理的創(chuàng)新應用
- 跨語種核算
- 智能審核與財務指標分析
- 財務報告自動生成
- 客戶財務數據分析與預測
- 快速處理客戶咨詢與服務
- 減少人員誤操作風險
- 實時監(jiān)測與風險識別
- 專門稅收或財務咨詢服務
- 會計報表研究與分析
- 報表形式與數據結構優(yōu)化
- 準確及時更新財務報表
- 促進會計行業(yè)內部信息流通
- 方便會計師加工財務數據
- 了解客戶需求
- 優(yōu)化會計流程
2. AI賦能財務的角色
- 會溝通的財務智庫
- 懂語言的全球化人才
- 多功能的分析工具
- 自動化的報告助手
- 智能化的決策顧問
- 全天候的財務秘書
- 個性化的技術助理
3. AI賦能財務的效果和價值
- 提升財務工作效率
- 強化財務人員能力
- 深入業(yè)務經營與決策支持
- 加快決策速度
- 提高決策效率
- 收入與支出偵測
- 偏差互動發(fā)現(xiàn)
- 關鍵信息記錄與存儲
- 實時數據分析與整合
- 靜態(tài)表格數據改進
- 市場發(fā)展變化展示
- 快速處理與服務客戶
- 智能服務實現(xiàn)
- 客戶問題回答與訴求處理
- 減少人員誤操作風險
- 實時監(jiān)測與風險識別
- 安全財務操作保障
- - 加快財務信息流通
4.案例
案例1:天津某電商公司財務如何用GPT提效的四個場景
案例2:蒼穹財務GPT的四大能力
案例3:貴州燃氣如何GPT賦能財務
案例4:中興新云的財務GPT實踐

三、AI賦能投資應用
3.1 大模型+embedding進行知識庫服務
3.1.1向量數據庫入門
3.1.2 Embedding入門
3.1.3語義搜索vs關鍵詞搜索
3.2 打造卓創(chuàng)大模型:通用大模型+FT(微調)
3.3打造卓創(chuàng)大模型生態(tài):大模型+Agent形成個性化應用
3.4 案例分享
案例一:同花順金融信息大模型
同花順業(yè)務場景中的大模型: 問答
同花順業(yè)務場景中的大模型:對話
同花順業(yè)務場景中的大模型: 信息抽取
同花順業(yè)務場景中的大模型:奧情監(jiān)控
案例二:知乎大模型 熱榜摘要
案例三:BloombergGPT分享
案例四:360智腦分享
Open探討:大模型如何賦能山東卓創(chuàng)?
3.5 數字交易助手
3.6 固收日志助手
3.7 投資運營助手

 

三、財務人提示詞工程
1. prompt的一個本質
2. Prompt的二個心法
3. Prompt的三項溝通要點
4. prompt的四項chat法則
5. prompt的五個業(yè)務法則
6. Prompt的六條咒語
7. Prompt的七項注意
8 .Prompt的天龍八部
9. Prompt的追問法則
10. prompt的繼續(xù)法則
11. Prompt的工程化:Auto Prompt,COT prompt, Prompt Perfect
12.什么時候該選擇3.5,什么時候該選擇4.0?


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