一、生成式人工智能详解(ChatGPT)

1. ChatGPT：AI的旷世巨作

2. ChatGPT: 前景广阔，打开海量应用场景

3. ChatGPT的前世今生

4. CHATGPT的一小步，AI的一大步

5. CHATGPT到底强在哪？

6. ChatGPT的背后: 强大的AI公司OpenAI

7. Sora核心技术原理及案例解读

(1) Sora 到底是什么？

(2) Sora能超越所有大模型的核心功能到底是什么？

(3) Sora 的出现会对产品设计带来哪些影响？

8. OpenAI的商业模式

9. ChatGPT促使AIGC快速商业化发展

10. 哪些科技巨头不断下注AI行业：

(1) 谷歌：注资3亿美元投资竞品Anthropic

(2) 微软：利用ChatGPT提高产品竞争力

(3) 亚马逊：已将ChatGPT受到运用在各种工作职能中

11. 国内厂商(百度&腾讯)：高度关注 积极探索前沿技术

12. AIGC创业公司大比拼：国外ChatGPT的优势遥遥领先并有望延续

13. 国内市场中哪些企业更具优势（附：大模型厂商整体测评报告）

14. 主流大模型综合指数分析

15. 各家基础能力对比介绍

16. 各家产品智商测试案例介绍

17. 各家产品情商测试案例介绍

18. 各家产品工作提效案例介绍

19. 国内大模型应用总结与展望

二、商业落地：金融行业商用前景

1. AIGC应用市场规模分析

2. 中国AIGC应用全景图谱

3. 当前AIGC行业的商业模式分析

4. 行业商业应用落地的终级目标

5. 从“场景”中寻找落地的思路

(1) 大模型应用落地的核心逻辑：让AIGC生成的能力与数智化进程融合

(2) 泛数字内容产业（以游戏、娱乐为例）

(3) 专业性行业(以金融、医疗为例）

(4) 复杂领域的破局(以制造业为例)

6. 典型探索场景示例

7. 行业应用案例集（EasyLink、海纳AI、华为云慧通差旅、中科慧拓）

8. 生成式人工智能(AIGC)应用 发展阶段预测

9. 银行业大模型市场概况

10. 大模型及小模型的差异纬度对比

11. 银行业大模型应用挑战点

12. 银行大模型建设路径

13. 选择建设路径需要考虑的关键因素：

(1) 领域数据

(2) 使用成本

(3) 数据安全与隐私保护

(4) 模型输出质量

(5) 中国银行业大模型市场图谱

14. 国内银行业大模型应用落地主要场景分析：

(1) 员工智能问答助手（附案例）

(2) 营销物料生成（附案例）

(3) 编码辅助工具（附案例）

(4) 客服座席助手（附案例）

(5) 数据分析（附案例）

(6) 投研助手（附案例）

(7) 智能营销工具（附案例）

(8) 信贷审批（附案例）

(9) 风险管理（附案例）

(10) 反欺诈（附案例）

(11) 智能办公助手（附案例）

(12) 反洗钱报告生成（附案例）

(13) 合规审查（附案例）

(14) 虚拟数字客服（附案例）

(15) 机器人交易助手（附案例）

(16) 产品动态定价（附案例）

(17) 客户流程预警（附案例）

(18) 宏观分析（附案例）

(19) 国内大模型用例评审结果分析

15. 各银行大模型探索及应用案例：

(1) 浦发银行大模型应用规划

(2) 建信金科大模型应用实践

(3) 平安银行大模型构建模式与应用场景

(4) 光大银行大模型应用现状分享

(5) 苏州银行大模型建设情况

(6) 建设银行大模型应用实践

(7) 浦发银行大模型应用探索

(8) 工商银行大模型落地实践

16. Q&A