Plan Szkolenia

Wprowadzenie do Prompt Engineering w Finance

  • Zrozumienie inżynierii podpowiedzi i modeli AI
  • Zastosowania podpowiedzi opartych na sztucznej inteligencji w analizie finansowej
  • Przegląd narzędzi AI i interfejsów API dla finansów

Wykorzystanie sztucznej inteligencji w analizie finansowej Forecasting

  • Generowanie prognoz finansowych przy użyciu podpowiedzi AI
  • Analiza danych historycznych w celu przewidywania trendów
  • Zwiększanie dokładności poprzez optymalizację podpowiedzi

Rynek Sentiment Analysis ze sztuczną inteligencją

  • Wyciąganie wniosków z wiadomości i raportów finansowych
  • Korzystanie z podpowiedzi opartych na NLP do klasyfikacji nastrojów
  • Integracja analizy nastrojów opartej na sztucznej inteligencji z modelami finansowymi

Automatyzacja raportowania finansowego

  • Generowanie podsumowań finansowych przy użyciu sztucznej inteligencji
  • Automatyzacja ekstrakcji danych z raportów
  • Zapewnienie spójności i zgodności w raportach generowanych przez AI

Ocena ryzyka i wykrywanie oszustw

  • Opracowywanie modeli oceny ryzyka opartych na sztucznej inteligencji
  • Optymalizacja podpowiedzi AI do wykrywania oszustw
  • Studia przypadków dotyczące zarządzania ryzykiem finansowym opartego na sztucznej inteligencji

Usprawnianie procesu decyzyjnego dzięki sztucznej inteligencji

  • Wykorzystanie sztucznej inteligencji do optymalizacji strategii inwestycyjnej
  • Analiza scenariuszy i testy warunków skrajnych oparte na sztucznej inteligencji
  • Najlepsze praktyki w zakresie podejmowania decyzji finansowych wspomaganych przez sztuczną inteligencję

Kwestie etyczne i zgodności z przepisami w zarządzaniu opartym na sztucznej inteligencji Finance

  • Zapewnienie etycznego wykorzystania sztucznej inteligencji w usługach finansowych
  • Stronniczość AI i jej wpływ na podejmowanie decyzji finansowych
  • Uwarunkowania regulacyjne i ramy zgodności ze sztuczną inteligencją

Praktyczne laboratoria i aplikacje w świecie rzeczywistym

  • Tworzenie modeli prognoz finansowych przy użyciu podpowiedzi AI
  • Opracowywanie narzędzia do oceny ryzyka opartego na sztucznej inteligencji
  • Automatyzacja analizy nastrojów rynkowych

Podsumowanie i kolejne kroki

Wymagania

  • Podstawowa wiedza z zakresu finansów i analizy finansowej
  • Doświadczenie w analizie danych i modelowaniu finansowym
  • Znajomość koncepcji sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego (zalecane)

Odbiorcy

  • Analitycy finansowi
  • Menedżerowie ds. ryzyka
  • Programiści Fintech
 14 godzin

Liczba uczestników


cena netto za uczestnika

Opinie uczestników (4)

Propozycje terminów

Powiązane Kategorie