DeepSeek金融大模型實戰

錢興會北京市人工智能行業協會專家、清華大數據產業聯盟專家委員會專家、廣東大數據產業聯盟專家委員。曾任職於知名金融科技企業、 型銀行、世界知名資產管理集團，服務了數十家大型銀行、證券、保險企業。專業背景涵蓋了風險管理、客戶行為分析以及產品優化等多個領域，擁有多年金融人工智能項目經驗，擅長通過人工智能提升業務效率與決策質量。在金融領域的多項數據驅動項目中發揮了關鍵作用，通過構建高效的數據模型，幫助金融機構實現了信貸審批流程的優化和客戶關系的精細化管理。除了技術能力，還具備出色的項目管理和團隊協作能力，曾成功帶領團隊完成多個大型人工智能項目。擁有多項軟件著作權、專利，發表多篇金融人工智能方向專業論文。相雪澳大利亞莫納什大學銀行和金融專業碩士，前世界知名資產管理集團風險分析專家、數據科學家。在數據分析、風險管理和市場營銷領域積累了大量專業知識，尤其擅長利用大數據與AI技術優化信貸決策和客戶關系管理。曾領導多個項目成功落地，通過精準的數據模型和深入的市場洞察，幫助金融機構提升了風險控制能力和營銷效果。對行業趨勢有敏銳的洞察力，善於運用 的分析工具將覆雜的數據轉化為可行的商業策略。此外，熱衷於分享知識，積極參與行業研討會和培訓課程，致力於推動金融行業的數字化轉型與創新發展。

前言
第1章 解密大模型：金融科技新時代/
1.1大模型的定義與類型/
1.1.1什麼是大模型/
1.1.2國內外主流大模型介紹/
1.1.3大模型基礎：Token、算力/
1.1.4大模型基礎：Transfomer、Embedding/
1.2大模型核心能力場景/
1.2.1基礎場景：自然語言處理等/
1.2.2覆雜場景：篇章生成等/
1.2.3多模態識別：圖像、視頻、語音的分析生成/
1.2.4推理能力/
1.3金融大模型的典型應用場景/
1.3.1風險管理/
1.3.2市場預測/
1.3.3客戶服務/
1.4DeepSeek大模型介紹/
1.4.1DeepSeek大模型發展歷程與重點突破/
1.4.2DeepSeek-V3模型原理與價值/
1.4.3DeepSeek-R1模型原理與價值/
第2章 DeepSeek金融大模型開發環境準備與提示工程/
2.1金融大模型應用的形態/
2.1.1大模型原生能力應用/
2.1.2RAG應用/
2.1.3Agent應用/
2.1.4Copilot應用/
2.2DeepSeek大模型開發體驗/
2.2.1Python環境搭建/
2.2.2註冊DeepSeek訪問服務/
2.2.3私有化部署DeepSeek模型/
2.2.4大模型使用示例/
2.3大模型核心基礎：提示工程/
2.3.1提示工程介紹/
2.3.2提示工程指令：Zero-Shot指令/
2.3.3提示工程指令：Few-Shot指令/
2.3.4提示工程指令：CoT指令/
2.3.5提示工程指令模板設計/
第3章 DeepSeek金融大模型開發框架/
3.1大模型開發框架：LangChain/
3.1.1LangChain的基本概念與生態/
3.1.2基於LangChain開發大模型應用的過程/
3.1.3實操：LangChain環境搭建/
3.1.4實操：LangChain調用DeepSeek模型服務/
3.1.5實操：LangChain開發RAG應用/
3.1.6實操：LangChain開發Agent應用/
3.2向量工具/
3.2.1Embedding概述/
3.2.2基於LangChain的Embedding開發實例/
3.3向量數據庫/
3.3.1向量數據庫技術原理介紹/
3.3.2常見向量數據庫介紹/
3.3.3基於LangChain調用向量數據庫/
第4章 DeepSeek金融大模型微調與對齊/
4.1大模型微調流程與工具/
4.1.1直覺大模型微調流程與模型評估/
4.1.2推理大模型微調流程與模型評估/
4.1.3大模型訓練工具/
4.2金融直覺大模型領域微調實踐/
4.2.1金融直覺大模型微調背景/
4.2.2基於DeepSeek的SFT/
4.2.3基於DeepSeek的RLHF微調/
4.3金融推理大模型領域微調實踐/
4.3.1金融推理大模型微調背景/
4.3.2DeepSeek-R1實現金融推理模型訓練/
4.3.3DeepSeek的強化學習訓練/
4.3.4DeepSeek的模型蒸餾/
第5章 DeepSeek金融大模型賦能風險管理：信貸審核助手/
5.1案例背景與業務需求/
5.1.1信貸審核助手的定義/
5.1.2業務需求分析/
5.1.3項目實施階段劃分與預期效果/
5.2信貸審核助手功能設計/
5.2.1大模型場景匹配/
5.2.2功能設計/
5.2.3應用層技術架構設計/
5.2.4模型選型/
5.2.5指令設計/
5.3模型領域對齊/
5.3.1領域數據準備/
5.3.2模型對齊與微調腳本/
5.3.3模型微調效果評估/
5.4上機實戰：信貸審核助手應用開發/
5.4.1信貸審核助手應用程序結構/
5.4.2信貸審核助手功能實現：知識助手（信貸制度問答）/
5.4.3信貸審核助手功能實現：數據助手（智能取數）/
5.4.4信貸審核助手功能實現：任務助手（融資方案推薦）/
5.4.5信貸審核助手功能實現：文檔助手（盡調報告撰寫）/
5.4.6信貸審核助手功能實現：風控助手（輿情風險分析）/
5.4.7信貸審核助手功能實現：軟件界面實現/
5.5實驗結果與性能評估/
5.5.1實驗評價設計/
5.5.2性能評估與改進/
第6章 DeepSeek大模型賦能銀行風險合規：反洗錢報告生成助手/
6.1案例背景/
6.1.1項目需求分析/
6.1.2項目實施階段劃分與預期效果/
6.2反洗錢報告生成助手功能設計/
6.2.1風險指標提取方法/
6.2.2需求場景匹配/
6.2.3功能設計/
6.2.4模型選型/
6.2.5指令設計/
6.3模型領域對齊/
6.3.1領域數據準備/
6.3.2模型對齊與微調腳本/
6.3.3模型效果評估/
6.4上機實戰：反洗錢報告生成助手的開發與部署/
6.4.1反洗錢報告生成助手應用程序結構/
6.4.2反洗錢報告生成助手應用功能實現/
6.5實驗結果與性能評估/
6.5.1實驗結果分析/
6.5.2性能評估與改進/
第7章 DeepSeek大模型賦能證券客戶經營：個性化投資策略生成助手/
7.1案例背景與投資策略需求/
7.1.1客戶個性化理財服務的重要性/
7.1.2業務需求分析/
7.1.3項目實施階段劃分與預期效果/
7.2個性化投資策略生成助手功能設計/
7.2.1個性化投資策略生成方法/
7.2.2大模型場景匹配/
7.2.3功能設計/
7.2.4應用層技術架構設計/
7.2.5RAG設計/
7.2.6指令設計/
7.3模型選擇與領域對齊/
7.3.1領域數據準備/
7.3.2模型對齊與微調腳本/
7.3.3模型效果評估/
7.4上機實戰：個性化投資策略生成助手的開發與部署/
7.4.1個性化投資策略生成助手應用程序結構/
7.4.2個性化投資策略生成助手功能實現/
7.5實驗結果與性能評估/
7.5.1實驗結果分析/
7.5.2性能評估與改進/
第8章 DeepSeek大模型賦能內審合規：合規報告自動生成助手/
8.1案例背景與合規需求/
8.1.1合規檢查的定義/
8.1.2業務需求分析/
8.2合規報告自動生成助手功能設計/
8.2.1合規檢查報告生成方法/
8.2.2大模型場景匹配/
8.2.3功能設計/
8.2.4應用層技術架構設計/
8.2.5智能體設計/
8.2.6模型選型/
8.2.7指令設計/
8.3模型選擇與領域對齊/
8.3.1領域數據準備/
8.3.2模型對齊與微調/
8.3.3模型效果評估/
8.4上機實戰：合規報告自動生成助手的開發與部署/
8.4.1合規報告自動生成助手應用程序結構/
8.4.2合規報告自動生成助手功能實現/
8.5實驗結果與性能評估/
8.5.1實驗結果分析/
8.5.2性能評估與改進/
第9章 DeepSeek大模型賦能理財智能營銷：客戶服務機器人/
9.1案例背景與營銷需求/
9.1.1客戶服務機器人的定義/
9.1.2業務需求分析/
9.1.3項目實施階段劃分與預期效果/
9.2客戶服務機器人功能設計/
9.2.1客戶服務機器人的核心業務流程/
9.2.2大模型蒸餾場景匹配/
9.2.3功能設計/
9.2.4應用層技術架構設計/
9.2.5蒸餾大模型應用設計/
9.3模型與領域對齊/
9.3.1領域數據準備/
9.3.2模型對齊與微調/
9.4上機實戰：客戶服務機器人開發/
9.4.1客戶服務機器人應用程序結構/
9.4.2客戶服務機器人功能實現/
9.5實驗結果與性能評估/
9.5.1實驗結果分析/
9.5.2性能評估與改進/