Plan Szkolenia

Wprowadzenie do wielomodowego AI for Finance

  • Przegląd wielomodowego sztucznego intelektu i jego zastosowań finansowych
  • Rodzaje danych finansowych: strukturyzowane vs. niestrukturyzowane
  • Wyzwania w adaptacji AI w sektorze finansowym

Analiza ryzyka z Multimodal AI

  • Podstawy zarządzania ryzykiem finansowym
  • Używanie AI do przewidywania ryzyka
  • Studium przypadku: modele oceny kredytowej oparte na AI

Wykrywanie oszustw za pomocą AI

  • Powszechne rodzaje oszustw finansowych
  • Techniki AI do wykrywania anomalii
  • Strategie wykrywania oszustw w czasie rzeczywistym

Natural Language Processing (NLP) do analizy tekstów finansowych

  • Wyciąganie wniosków z raportów finansowych i wiadomości
  • Analiza sentymentu dla prognozowania rynku
  • Używanie dużych modeli językowych (LLMs) do zgodności z przepisami i audytu

Computer Vision w Finance

  • Wykrywanie fałszywych dokumentów z użyciem AI
  • Analiza pisma i podpisów do autentykacji
  • Studium przypadku: weryfikacja czeków za pomocą AI

Analiza zachowań w wykrywaniu oszustw

  • Śledzenie zachowań klientów za pomocą AI
  • Bio metryka autentykacji i zapobiegania oszustwom
  • Analiza wzorców transakcji w poszukiwaniu podejrzanych działań

Tworzenie i wdrażanie modeli AI do Finance

  • Przetwarzanie danych i inżynieria cech
  • Szkolenie modeli AI do zastosowań finansowych
  • Wdrażanie systemów wykrywania oszustw opartych na AI

Uwagi regulacyjne i etyczne

  • Zarządzanie AI i zgodność w instytucjach finansowych
  • Uprzedzenia i sprawiedliwość w modelach AI finansowych
  • Najlepsze praktyki stosowania odpowiedzialnego AI w finansach

Przyszłe trendy w Finance opartych na AI

  • Postępy w AI do prognozowania finansowego
  • Nowe techniki AI do zapobiegania oszustwom
  • Rola AI w przyszłości bankowości i inwestycji

Podsumowanie i następne kroki

Wymagania

  • Podstawowa wiedza o koncepcjach sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego
  • Zrozumienie danych finansowych i zarządzania ryzykiem
  • Doświadczenie w programowaniu Python i analizie danych

Grupa docelowa

  • Specjaliści Finance
  • Analitycy danych
  • Zarządcy ryzykiem
  • Inżynierzy AI w sektorze finansowym
 14 godzin

Liczba uczestników


cena netto za uczestnika

Opinie uczestników (1)

Propozycje terminów

Powiązane Kategorie