01
课程导论与金融合规背景
大模型在金融领域的应用现状 · 巴塞尔协议、反洗钱法 · 课程目标与学习路径
导论监管框架
02
金融合规基础知识
操作/信用/市场风险 · KYC与AML · GDPR与个人信息保护法
合规数据隐私
03
大模型基础与选型
GPT、LLaMA、ChatGLM · 文本理解/生成/推理 · 基座模型选择
模型选型
04
环境搭建与工具链
Python/PyTorch/TensorFlow · Hugging Face · CUDA配置
环境GPU
05
数据采集与预处理
监管文件/内部政策/新闻 · 去重脱敏 · 标注策略
数据清洗
06
提示工程 (Prompt Engineering)
提示词设计 · Few-shot与思维链 · 合规审查实战案例
PromptFew-shot
07
检索增强生成 (RAG) 原理
检索器+生成器 · Chroma/FAISS · Embedding模型
RAG向量库
08
RAG系统搭建实战
合规知识库构建 · 检索逻辑 · 大模型问答集成
RAG实战
09
微调 (Fine-tuning) 基础
全量微调 vs LoRA/QLoRA · 指令数据集 · Trainer
微调LoRA
10
LoRA微调实战
PEFT库 · rank/alpha配置 · 合规审查模型微调
LoRAPEFT
11
模型评估与优化
准确率/召回率/F1 · 合规测试集 · 人工+自动评估
评估指标
12
合规审查任务一：政策文档问答
RAG政策问答 · 长文档检索 · 溯源与引用
问答溯源
13
合规审查任务二：交易异常检测
交易流水分析 · 洗钱/欺诈识别 · 异常报告生成
异常检测反洗钱
14
合规审查任务三：客户尽职调查 (CDD)
客户信息提取 · 风险评级 · KYC报告生成
CDDKYC
15
合规审查任务四：监管报告生成
结构化/非结构化数据提取 · 合规报告草稿
报告自动化
16
模型安全与伦理
对抗攻击 · 幻觉检测与缓解 · 公平性与偏见
安全伦理
17
数据隐私保护技术
联邦学习 · 差分隐私 · 脱敏与匿名化
隐私联邦学习
18
模型部署与服务化
FastAPI · Docker · 量化/剪枝推理优化
部署API
19
系统架构设计
端到端架构 · 数据流/模型服务/前端 · 高可用设计
架构高可用
20
前端交互界面开发
Streamlit/Gradio · 审查结果可视化 · 用户反馈
前端可视化
21
日志与监控
调用日志 · 延迟/吞吐量监控 · 异常告警
监控日志
22
持续学习与模型更新
在线学习 · 增量微调 · 版本管理
持续学习MLOps
23
案例研究一：银行反洗钱审查
全流程实战 · 踩坑与解决方案
反洗钱案例
24
案例研究二：证券市场监管合规
内幕交易检测 · 市场操纵识别
证券监管
25
案例研究三：保险理赔合规审查
欺诈理赔识别 · 自动化审核
保险理赔
26
合规法规更新追踪
大模型监控法规变化 · 自动更新知识库
法规时效性
27
多模态合规审查
图像(身份证/合同) · 表格与文本融合分析
多模态OCR
28
性能调优与成本控制
vLLM/TensorRT加速 · 成本估算与优化
推理加速成本
29
项目实战：完整金融合规审查助手
需求分析 · 系统设计 · 开发测试部署全流程
项目全栈
30
课程总结与未来展望
Agent/多模态趋势 · 职业发展 · 学习资源
总结趋势