Plan Szkolenia

Wprowadzenie do AI w usługach finansowych

  • Przegląd zastosowań AI w bankowości i finansach
  • Przykłady zastosowań w wykrywaniu oszustw, zarządzaniu ryzykiem i automatyzacji finansowej
  • Zagadnienia etyczne i regulacyjne

Uczenie maszynowe w wykrywaniu oszustw

  • Typowe wzorce oszustw i anomalie
  • Uczenie nadzorowane vs. nienadzorowane w wykrywaniu oszustw
  • Budowanie modeli klasyfikacyjnych do identyfikacji oszustw

Ocena ryzyka w czasie rzeczywistym z wykorzystaniem AI

  • Wykorzystanie AI do oceny ryzyka kredytowego
  • Modelowanie predykcyjne w prognozowaniu finansowym
  • Podejmowanie decyzji opartych na AI w zarządzaniu ryzykiem

Budowanie systemów monitorowania finansowego zasilanych AI

  • Automatyzacja monitorowania transakcji i alertów
  • Wykorzystanie NLP do analizy dokumentów finansowych
  • Integracja agentów AI z istniejącymi systemami finansowymi

Wdrażanie modeli AI w instytucjach finansowych

  • Wdrożenie w chmurze vs. lokalne
  • Zapewnienie bezpieczeństwa i zgodności w finansach opartych na AI
  • Skalowanie modeli AI do obsługi dużych wolumenów transakcji

Optymalizacja modeli AI pod kątem dokładności i wydajności

  • Poprawa precyzji i recallu modeli w wykrywaniu oszustw
  • Radzenie sobie z niezrównoważonymi zbiorami danych i fałszywymi alarmami
  • Ciągłe uczenie i ponowne trenowanie modeli

Przyszłe trendy AI w usługach finansowych

  • Personalizowane doświadczenia bankowe zasilane AI
  • Integracja blockchain i AI w zapobieganiu oszustwom
  • Postępy w wyjaśnialnej AI dla podejmowania decyzji finansowych

Podsumowanie i kolejne kroki

Wymagania

  • Doświadczenie w analizie danych finansowych
  • Podstawowa znajomość koncepcji uczenia maszynowego
  • Znajomość technik zarządzania ryzykiem i wykrywania oszustw

Grupa docelowa

  • Analitycy finansowi
  • Zespoły zarządzania ryzykiem
  • Specjaliści ds. zapobiegania oszustwom
  • Inżynierowie AI
 14 godzin

Liczba uczestników


Cena za uczestnika

Propozycje terminów

Powiązane Kategorie