Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
Plan Szkolenia
Dzień 1: Wprowadzenie do Big Data i sztucznej inteligencji w bankowości
- •Przegląd Big Data w bankowości
o Definicja i cechy Big Data
o Znaczenie Big Data w sektorze bankowym - Wprowadzenie do sztucznej inteligencji w bankowości
o Przegląd pojęć i zastosowań sztucznej inteligencji
o Zakończenie Big Data i sztucznej inteligencji - Krajobraz regulacyjny
o Zrozumienie regulacji bankowych i procesów badania
o Rola danych i technologii w spełnianiu wymagań regulacyjnych
Dzień 2: Technologie i ramy Big Data
- Narzędzia i technologie Big Data
o Przegląd Hadoop, Spark i innych platform Big Data - Źródła danych w bankowości
o Identyfikowanie i wykorzystywanie wewnętrznych i zewnętrznych źródeł danych - Najlepsze praktyki Data Management
o Zarządzanie jakością, bezpieczeństwem i zarządzaniem danymi
Dzień 3: Techniki sztucznej inteligencji w procesach badania bankowego
- Podstawy Machine Learning i sztucznej inteligencji
o Kluczowe pojęcia w uczeniu maszynowym i sztucznej inteligencji
o Uczenie nadzorowane vs. nienadzorowane - Zastosowania sztucznej inteligencji w badaniach bankowych
o Ocena ryzyka, wykrywanie oszustw i wykrywanie anomalii - Rozwój i ocena modeli
o Budowanie modeli przewidywczych dla badania bankowego
o Kluczowe wskaźniki wydajności i techniki oceny
Dzień 4: Analiza danych dla efektywnego badania
- Techniki analizy danych
o Eksploracyjna analiza danych i wizualizacja
o Metody statystyczne i techniki górnictwa danych odpowiednie dla bankowości - Wdrażanie analiz dla badań
o Używanie analiz do identyfikacji trendów, wzorców i ryzyk
o Tworzenie panelów sterowania i narzędzi raportowania dla oceny regulacyjnej - Etyka i zgodność
o Etyczne aspekty używania Big Data i sztucznej inteligencji w bankowości
o Nawigowanie wyzwaniami zgodności i regulacji
Dzień 5: Przyszłe trendy i strategie wdrażania
- Nowe technologie w badaniach bankowych
o Przegląd innowacji wpływających na bankowość (np. blockchain, przetwarzanie języka naturalnego) - Planowanie wdrażania
o Najlepsze praktyki integracji Big Data i sztucznej inteligencji w procesach badania bankowego
o Szlak adopcji technologii i zarządzania zmianami - Wyzwania i rozwiązania
o Dyskusja na temat obecnych wyzwań w adaptacji nowych technologii
o Strategie pokonywania barier wdrażania sztucznej inteligencji i Big Data - Podsumowanie i zakończenie
o Podsumowanie kluczowych wniosków z szkolenia
o Sesja Q&A i zbieranie opinii
Wymagania
Ten program ma na celu umocnić profesjonalistów bankowych w optymalizacji procesów badania, poprawie podejmowania decyzji opartych na danych, poprawie zarządzania ryzykiem oraz skutecznym wdrażaniu nowych technologii w ich operacjach. Uczestnicy zdobędą wgląd w obecny krajobraz Big Data i sztucznej inteligencji w finansach, co pozwoli im wykorzystać te narzędzia dla większej efektywności operacyjnej i przewagi konkurencyjnej.
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
