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
Dzień 1: Wprowadzenie do Big Data i AI w Bankowości
-
Przegląd Big Data w bankowości
- Definicja i charakterystyka Big Data
- Znaczenie Big Data w sektorze bankowym
-
Wprowadzenie do AI w bankowości
- Przegląd koncepcji i zastosowań AI
- Znaczenie Big Data dla AI
-
Pejzaż regulacyjny
- Zrozumienie bankowych regulacji i procesów eksperyzy
- Rola danych i technologii w spełnianiu wymagań regulacyjnych
Dzień 2: Technologie Big Data i ich ramy
-
Narzędzia i technologie Big Data
- Przegląd platform Hadoop, Spark i innych technologii Big Data
-
Źródła danych w bankowości
- Identyfikowanie i wykorzystywanie wewnętrznych i zewnętrznych źródeł danych
-
Najlepsze praktyki zarządzania danymi
- Zarządzanie jakością danych, bezpieczeństwem i rządzeniem
Dzień 3: Techniki AI w procesach eksperyzy bankowej
-
Podstawy uczenia maszynowego i AI
- Kluczowe koncepcje uczenia maszynowego i AI
- Nadzorowane vs. nienadzorowane uczenie
-
Zastosowania AI w eksperyzie bankowej
- Ocena ryzyka, wykrywanie oszustw i detekcja anomalii
-
Rozwój i ewaluacja modeli
- Budowanie modeli przewidywawczych dla eksperyzy bankowej
- Kluczowe wskaźniki wydajności i techniki ewaluacji
Dzień 4: Analiza danych w celu skutecznej eksperyzy
-
Techniki analizy danych
- Eksploracyjna analiza danych i wizualizacja
- Statystyczne metody i techniki dataminingu relevantne dla bankowości
-
Implementacja analizy w procesie eksperyzy
- Używanie analizy do identyfikacji trendów, wzorców i ryzyk
- Rozwój tablic i narzędzi raportowych dla ocen regulacyjnych
-
Etyka i zgodność
- Rozważania etyczne dotyczące użycia Big Data i AI w bankowości
- Nawigowanie w kwestiach zgodności i wyzwań regulacyjnych
Dzień 5: Przyszłe trendy i strategie implementacji
-
Nowe technologie w procesach eksperyzy bankowej
- Przegląd innowacji wpływających na bankowość (np. blockchain, przetwarzanie języka naturalnego)
-
Planowanie implementacji
- Najlepsze praktyki integrowania Big Data i AI w procesach eksperyzy bankowej
- Mapa drogi do adopcji technologii i zarządzania zmianami
-
Wyzwania i rozwiązania
- Dyskusja na temat obecnych wyzwań w zakresie adopcji nowych technologii
- Strategie przezwyciężania barier w implementacji AI i Big Data
-
Podsumowanie i zakończenie
- Przegląd kluczowych wniosków ze szkolenia
- Sesja Q&A i zbieranie opinii
Wymagania
Ten program ma na celu wyposażenie profesjonalistów bankowych w optymalizację procesów eksperyzy, ulepszenie podejmowania decyzji opartych na danych, poprawę zarządzania ryzykiem oraz skuteczne integrowanie nowych technologii w ich działania. Uczestnicy uzyskają wgląd w aktualny krajobraz Big Data i AI w finansach, umożliwiając im wykorzystanie tych narzędzi do większej efektywności operacyjnej i konkurencyjności.
35 godzin
Opinie uczestników (2)
Wibracje szkoleniowe, wiedza trenera i przemyślane materiały
Rizma Aulia Rachman - Lembaga Penjamin Simpanan
Szkolenie - Big Data and AI in Connection to Bank Examination Process
Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję
### Ćwiczenie z zastosowania AI w pracy codziennej - **Wprowadzenie** - **Cel**: Zapoznanie się z podstawowymi koncepcjami sztucznej inteligencji (AI) i ich zastosowaniem w codziennej pracy. - **Dlaczego to ważne**: Zrozumienie, jak AI może poprawić wydajność i innowacyjność w różnych dziedzinach. - **Moduł 1: Podstawy sztucznej inteligencji** - **Wprowadzenie do AI**: Definicja i historia sztucznej inteligencji. - **Rodzaje AI**: Superwized learning, unsupervised learning, reinforcement learning. - **Zastosowania AI**: Przykłady zastosowań AI w różnych branżach. - **Moduł 2: Narzędzia i platformy AI** - **Popularne narzędzia AI**: Omówienie popularnych narzędzi i platform AI, takich jak TensorFlow, PyTorch i scikit-learn. - **Wprowadzenie do programowania AI**: Podstawy programowania w językach używanych do AI, takich jak Python. - **Moduł 3: Zastosowania AI w pracy codziennej** - **AI w biznesie**: Jak AI może poprawić decyzje biznesowe i strategie. - **AI w marketingu**: Zastosowania AI w personalizacji i analizie danych klientów. - **AI w zdrowiu**: Jak AI może poprawić diagnozę i leczenie pacjentów. - **AI w edukacji**: Zastosowania AI w personalizacji nauki i automatyzacji zadań nauczycielskich. - **Moduł 4: Wyzwania i etyka AI** - **Wyzwania techniczne**: Omówienie wyzwań związanych z implementacją AI. - **Etyka AI**: Zrozumienie etycznych aspektów AI i ich wpływu na społeczeństwo. - **Przyszłość AI**: Jak AI może ewoluować w przyszłości i jakie będą jej główne trendy. - **Zakończenie** - **Podsumowanie**: Podsumowanie kluczowych punktów omówionych w kursie. - **Dalsze czytanie**: Rekomendacje dotyczące dalszego rozwoju w dziedzinie AI.
Rahmad Sanjaya - Lembaga Penjamin Simpanan
Szkolenie - Big Data and AI in Connection to Bank Examination Process
Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję
