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課程時長 35 時間：
課程簡介
金融領域的 LangGraph 基礎
- 複習 LangGraph 架構與狀態化執行機制。
- 金融應用場景：研究助手、交易支持、客戶服務智能體。
- 監管限制與審計追蹤考量。
金融數據標準與本體論
- ISO 20022、FpML 與 FIX 協議基礎。
- 將模式（Schemas）與本體映射至圖狀態。
- 數據質量、數據譜系（Lineage）及個人識別信息（PII）處理。
金融流程的工作流編排
- KYC（認識你的客戶）與 AML（反洗錢）客戶盡職調查工作流程。
- 交易生命週期、異常處理及案例管理。
- 信用審批與決策路徑。
合規、風險與控制
- 策略執行與模型風險管理。
- 防護欄（Guardrails）、審批機制及人工介入步驟。
- 審計軌跡、數據保留策略及可解釋性。
集成與部署
- 與核心系統、數據湖及 API 的連接。
- 容器化、祕密管理與環境配置。
- CI/CD 流水線、分階段發布及灰度測試（Canary）。
可觀察性與性能
- 結構化日誌、指標監控、追蹤與成本監控。
- 負載測試、SLO（服務級目標）與錯誤預算。
- 事故響應、回滾機制與彈性架構模式。
質量、評估與安全性
- 單元測試、場景測試及自動化評估框架。
- 紅隊測試、對抗性提示詞與安全性檢查。
- 數據集策展、漂移監控與持續優化。
總結與後續步驟
最低要求
- 具備 Python 及 LLM 應用開發的基礎知識。
- 擁有 API、容器或雲端服務的相關經驗。
- 對金融領域或數據模型有基本了解。
適用對象
- 領域技術專家。
- 解決方案架構師。
- 在受監管行業中構建 LLM 智能體（Agent）的顧問。
