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

Liczba uczestników


cena netto za uczestnika

Opinie uczestników (5)

Propozycje terminów

Powiązane Kategorie