Kurzusleírás

Bevezetés az AI alkalmazásába a pénzügyi szolgáltatásokban

  • Áttekintés az AI alkalmazásairól a banki és pénzügyi szektorban
  • Hamisítvány- és kockázatkezelési esettanulmányok, valamint pénzügyi automatikus folyamatok
  • Etikai és szabályozási szempontok

Machine Learning a hamisítvány-eltérítésben

  • Gyakori hamisítvány- és eltérő minták
  • Felügyelt vs. felügyeltetlen tanulás a hamisítvány-eltérítésben
  • Osztályozási modellek kialakítása a hamisítvány-eltérítéshez

Valós idejű kockázatértékelés AI-val

  • AI felhasználása a hitelkockázat értékelésében
  • Előrejelző modellezés pénzügyi előrejelzésre
  • AI-alapú döntéshozatal a kockázatkezelésben

AI-hajtású pénzügyi monitorozási rendszerek kialakítása

  • Tranzakció-monitorozás és értesítések automatikusítása
  • NLP használata pénzügyi dokumentum-elemzéshez
  • AI-ügynökök integrálása a létező pénzügyi rendszerekbe

AI-modellek telepítése pénzügyi intézményekben

  • Felhőalapú vs. helyi telepítés
  • Biztonság és szabályozottság biztosítása az AI-hajtású pénzügyi szolgáltatásokban
  • AI-modellek skálázása nagy mennyiségű tranzakciókra

AI-modellek optimalizálása pontosságra és hatékonyságra

  • Model pontosságának és visszahívásának javítása a hamisítvány-eltérítésben
  • Egyensúlytalanságú adathalmazok és hamis pozitívumok kezelése
  • Folyamatos tanulás és modell újra edzés

Jövőbeli trendek az AI alkalmazásában a pénzügyi szolgáltatásokban

  • AI-hajtású személyre szabott banki élmények
  • Blockchain és AI integráció a hamisítvány-megelőzésben
  • Fejlődések a magyarázható AI-ban a pénzügyi döntéshozatalban

Összegzés és következő lépések

Követelmények

  • Pénzügyi adatok elemzésének tapasztalata
  • Gépi tanulás alapvető fogalmaival való ismeret
  • Kockázatkezelési és csalásfelderítési technikák ismerete

Célközönség

  • Pénzügyi elemzők
  • Kockázatkezelési csapatok
  • Csalásmegelőzési szakemberek
  • AI mérnökök
 14 Órák

Résztvevők száma


Ár résztvevőnként

Vélemények (1)

Közelgő kurzusok

Rokon kategóriák