Dziękujemy za wysłanie zapytania! Jeden z członków naszego zespołu skontaktuje się z Państwem wkrótce.
Dziękujemy za wysłanie rezerwacji! Jeden z członków naszego zespołu skontaktuje się z Państwem wkrótce.
Plan Szkolenia
Wprowadzenie do sztucznej inteligencji w usługach finansowych
- Przegląd zastosowań sztucznej inteligencji w bankowości i finansach
- Przykłady zastosowań w wykrywaniu oszustw, zarządzaniu ryzykiem i automatyzacji finansowej
- Rozważania etyczne i regulacyjne
Maszynowe uczenie się do wykrywania oszustw
- Powszechne wzorce oszustw i anomalie
- Nadrzędne vs. niedostrzegalne uczenie się do wykrywania oszustw
- Budowanie modeli klasyfikacji do identyfikacji oszustw
Ocenianie ryzyka w czasie rzeczywistym z wykorzystaniem sztucznej inteligencji
- Wykorzystanie sztucznej inteligencji do oceny ryzyka kredytowego
- Modelowanie przewidywujące do prognozowania finansowego
- Decyzje podejmowane z wykorzystaniem sztucznej inteligencji w zarządzaniu ryzykiem
Budowanie systemów monitorowania finansowego z wykorzystaniem sztucznej inteligencji
- Automatyzacja monitorowania transakcji i alertów
- Wykorzystanie NLP do analizy dokumentów finansowych
- Integracja agentów sztucznej inteligencji z istniejącymi systemami finansowymi
Wdrażanie modeli sztucznej inteligencji w instytucjach finansowych
- Wdrażanie w chmurze vs. na miejscu
- Zapewnienie bezpieczeństwa i zgodności w finansach z wykorzystaniem sztucznej inteligencji
- Skalowanie modeli sztucznej inteligencji dla transakcji o wysokim natężeniu
Optymalizowanie modeli sztucznej inteligencji pod kątem dokładności i wydajności
- Poprawa precyzji i pamięci modelu w wykrywaniu oszustw
- Radzenie sobie z niezbilansowanymi zbiorami danych i fałszywymi pozytywnymi wynikami
- Ciągłe uczenie się i ponowne szkolenie modeli
Przyszłe trendy w sztucznej inteligencji dla usług finansowych
- Dojrzewające doświadczenia bankowe z wykorzystaniem sztucznej inteligencji
- Integracja blockchain i sztucznej inteligencji do zapobiegania oszustwom
- Postępy w wyjaśnialnej sztucznej inteligencji do podejmowania decyzji finansowych
Podsumowanie i następne kroki
Wymagania
- Doświadczenie w analizie danych finansowych
- Podstawowa znajomość pojęć związanych z uczeniem maszynowym
- Zapoznanie z technikami zarządzania ryzykiem i wykrywania oszustw
Uczestnicy
- Analitycy finansowi
- Zespoły zarządzania ryzykiem
- Specjaliści ds. zapobiegania oszustwom
- Inżynierowie AI
14 godzin
Opinie uczestników (1)
Trener reagujący na pytania na bieżąco.
Adrian
Szkolenie - Agentic AI Unleashed: Crafting LLM Applications with AutoGen
Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję