Plan Szkolenia
Sztuczna inteligencja w ryzyku kredytowym: Podstawy i możliwości
- Tradycyjne vs. oparte na AI modele ryzyka kredytowego
- Wyzwania w ocenie kredytowej: uprzedzenia, wyjaśnialność i sprawiedliwość
- Przykłady z życia rzeczywistego zastosowania AI w kredytowaniu
Dane dla modeli oceny kredytowej
- Źródła: transakcyjne, behawioralne i alternatywne dane
- Czyszczenie danych i inżynieria cech dla decyzji kredytowych
- Radzenie sobie z niezbalansowaniem klas i brakiem danych w prognozowaniu ryzyka
Machine Learning dla oceny kredytowej
- Regresja logistyczna, drzewa decyzji i lasy losowe
- Gradient boosting (LightGBM, XGBoost) dla dokładności oceny
- Techniki szkolenia, walidacji i dostrajania modelu
Przepływy pracy oparte na AI w kredytowaniu
- Automatyzacja segmentacji pożyczkobiorców i oceny ryzyka kredytowego
- Wspomagane AI procesy podpisywania i zatwierdzania kredytów
- Dynamiczne ceny i optymalizacja stóp procentowych za pomocą ML
Wyjaśnialność modelu i odpowiedzialne AI
- Wyjaśnianie przewidywań za pomocą SHAP i LIME
- Sprawiedliwość w modelach kredytowych: wykrywanie i zmniejszanie uprzedzeń
- Zgodność z ramami regulacyjnymi (np. ECOA, GDPR)
Generative AI w scenariuszach kredytowych
- Używanie LLMs do recenzji aplikacji i analizy dokumentów
- Inżynieria zapytań dla komunikacji z pożyczkobiorcami i wglądów
- Generowanie syntetycznych danych do testowania modeli
Strategia i Go w kredytowaniu
- Budowanie wewnętrznych zdolności AI vs. zewnętrznych rozwiązań
- Najlepsze praktyki zarządzania życiem modelu i rządzenia
- Przyszłe trendy: ocena kredytowa w czasie rzeczywistym, integracja z otwartym bankiem
Podsumowanie i następne kroki
Wymagania
- Zrozumienie podstaw ryzyka kredytowego
- Doświadczenie w analizie danych lub narzędziach business intelligence
- Zapoznanie z Python lub gotowość do nauki podstawowej składni
Grupa docelowa
- Menedżerowie kredytowi
- Analitycy kredytowi
- Fintech innovatorzy
Opinie uczestników (1)
Bardzo doceniłam sposób, w jaki trener przedstawił wszystkie informacje. Zrozumiałam wszystko, nawet jeśli Finance nie jest moim obszarem, zadbał o to, żeby każdy uczestnik był na tym samym poziomie, jednocześnie dbając o pozostały czas. Ćwiczenia były umieszczone w dobrych odstępach czasu. Communication z uczestnikami był zawsze obecny. Materiał był idealny, ani za mało, ani za dużo. Bardzo dobrze wyjaśniał bardziej skomplikowane tematy, aby były zrozumiałe dla każdego.
Diana
Szkolenie - ChatGPT for Finance
Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję