Plan Szkolenia

Podstawy LangGraph w finansach

  • Powtórka z architektury LangGraph i stanowego wykonania.
  • Przypadki użycia w finansach: asystenci badawczy, wsparcie handlowe, agenci obsługi klienta.
  • Ograniczenia regulacyjne i kwestie audytowalności.

Standardy i ontologie danych finansowych

  • Podstawy ISO 20022, FpML i FIX.
  • Mapowanie schematów i ontologii na stan grafu.
  • Jakość danych, pochodzenie i zarządzanie danymi osobowymi (PII).

Orkiestracja przepływów pracy dla procesów finansowych

  • Przepływy pracy KYC i AML.
  • Cykl życia transakcji, wyjątki i zarządzanie przypadkami.
  • Ścieżki oceny kredytowej i decyzyjne.

Zgodność, ryzyko i kontrole

  • Egzekwowanie polityk i zarządzanie ryzykiem modeli.
  • Bariery ochronne, zatwierdzenia i kroki z udziałem człowieka.
  • Ślady audytowe, przechowywanie i możliwość wyjaśnienia.

Integracja i wdrażanie

  • Łączenie z systemami podstawowymi, jeziorami danych i API.
  • Konteneryzacja, zarządzanie sekretami i środowiskami.
  • Potoki CI/CD, stopniowe wdrażanie i testy canary.

Obserwowalność i wydajność

  • Strukturyzowane logi, metryki, ślady i monitorowanie kosztów.
  • Testy obciążeniowe, SLO i budżety błędów.
  • Reagowanie na incydenty, wycofywanie i wzorce odporności.

Jakość, ewaluacja i bezpieczeństwo

  • Testy jednostkowe, scenariuszowe i automatyczne zestawy ewaluacyjne.
  • Red teaming, wrogie podpowiedzi i kontrole bezpieczeństwa.
  • Konserwacja zbiorów danych, monitorowanie dryfu i ciągłe doskonalenie.

Podsumowanie i kolejne kroki

Wymagania

  • Znajomość Pythona i rozwoju aplikacji LLM
  • Doświadczenie z API, kontenerami lub usługami chmurowymi
  • Podstawowa znajomość dziedzin finansowych lub modeli danych

Grupa docelowa

  • Technolodzy dziedzinowi
  • Architekci rozwiązań
  • Konsultanci budujący agenty LLM w regulowanych branżach
 35 godzin

Liczba uczestników


Cena za uczestnika

Opinie uczestników (2)

Propozycje terminów

Powiązane Kategorie