Plan Szkolenia

Wprowadzenie do Multimodalnego AI dla Finansów

  • Przegląd multimodalnego AI i jego zastosowań w finansach
  • Rodzaje danych finansowych: strukturalne vs. niestrukturalne
  • Wyzwania w adopcji AI w finansach

Analiza Ryzyka z Wykorzystaniem Multimodalnego AI

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

Wykrywanie Oszustw z Wykorzystaniem AI

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

Przetwarzanie Języka Naturalnego (NLP) do Analizy Tekstów Finansowych

  • Wyodrębnianie informacji z raportów finansowych i wiadomości
  • Analiza sentymentu do przewidywania rynku
  • Wykorzystanie LLM do zgodności regulacyjnej i audytu

Przetwarzanie Obrazów w Finansach

  • Wykrywanie fałszywych dokumentów za pomocą AI
  • Analiza pisma ręcznego i podpisów w celu autentykacji
  • Studium przypadku: weryfikacja czeków oparta na AI

Analiza Behawioralna do Wykrywania Oszustw

  • Śledzenie zachowań klientów za pomocą AI
  • Biometryczna autentykacja i zapobieganie oszustwom
  • Analiza wzorców transakcji w celu wykrycia podejrzanych działań

Rozwój i Wdrażanie Modeli AI dla Finansów

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

Zagadnienia Regulacyjne i Etyczne

  • Zarządzanie AI i zgodność w instytucjach finansowych
  • Stronniczość i sprawiedliwość w modelach finansowych AI
  • Najlepsze praktyki odpowiedzialnego wykorzystania AI w finansach

Przyszłe Trendy w Finansach Napędzanych przez AI

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

Podsumowanie i Kolejne Kroki

Wymagania

  • Podstawowa wiedza na temat AI i uczenia maszynowego
  • Zrozumienie danych finansowych i zarządzania ryzykiem
  • Doświadczenie w programowaniu w Pythonie i analizie danych

Grupa docelowa

  • Finansiści
  • Analitycy danych
  • Menedżerowie ryzyka
  • Inżynierowie AI w sektorze finansowym
 14 godzin

Liczba uczestników


Cena za uczestnika (netto)

Opinie uczestników (3)

Propozycje terminów

Powiązane Kategorie