Bądźmy w kontakcie

Plan Szkolenia

Wprowadzenie do AI w usługach finansowych

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

Uczenie maszynowe w wykrywaniu oszustw

  • Powszechne wzorce oszustw i anomalie
  • Uczenie z nauczycielem vs. bez nauczyciela 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 do prognoz finansowych
  • Decyzje oparte na AI w zarządzaniu ryzykiem

Budowanie systemów monitoringu finansowego opartych na AI

  • Automatyzacja monitoringu transakcji i powiadomień
  • Zastosowanie NLP do analizy dokumentów finansowych
  • Integracja agentów AI z istniejącymi systemami finansowymi

Wdrażanie modeli AI w instytucjach finansowych

  • Wdrażanie w chmurze vs. lokalne (on-premises)
  • Zapewnienie bezpieczeństwa i zgodności w finansach opartych na AI
  • Skalowanie modeli AI dla dużych wolumenów transakcji

Optymalizacja modeli AI pod kątem dokładności i wydajności

  • Podnoszenie precyzji i recall modeli w wykrywaniu oszustw
  • Obsługa nierównoważonych zbiorów danych i fałszywych alarmów
  • Uczenie ciągłe i ponowne trenowanie modeli

Przyszłe trendy AI w usługach finansowych

  • Indywidualne doświadczenia bankowe oparte na AI
  • Integracja blockchaina i AI w zapobieganiu oszustwom
  • Rozwój wyjaśnialnej AI w procesach decyzyjnych 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 (netto)

Propozycje terminów

Powiązane Kategorie