Kurzusleírás
AI a hitelkockázatokban: alapok és lehetőségek
- Hagyományos vs. AI-alapú hitelkockázati modellek
- A hitelértékelés kihívásai: előítélet, magyarázhatóság és fairness
- A hiteladományozásban az AI valódi alkalmazási példák
Adatok a hitelértékelési modellekhez
- Források: tranzakciós, viselkedési és alternatív adatok
- Adat tisztítása és jellemzők létrehozása a hiteladományozási döntésekhez
- A kockázatprognózisban osztott osztályok és adathiány kezelése
Machine Learning a hitelértékeléshez
- Logisztikus regresszió, döntésfa és random forests
- Gradient boosting (LightGBM, XGBoost) a pontszámok pontosságához
- Modellkiképzés, validálás és optimalizálás technikák
AI-alapú hiteladományozási folyamatok
- A kölcsönvételi szegmentáció és hitelkockázat-értékelés automatizálása
- AI-alapú hitelalkalmazás és jóváhagyási folyamatok
- Dinamikus árazás és kamatoptimizálás ML segítségével
Modellmagaslatosság és felelős AI
- A jósolások magyarázata SHAP és LIME segítségével
- A fairness a hitelmodellekben: előítélet detektálása és kezelése
- Eltérő szabályozási keretrendszerek betartása (pl. ECOA, GDPR)
Generative AI a hiteladományozási helyzetekben
- LLM-ek használata az alkalmazások átvizsgálására és dokumentum-elemzésre
- Prompt engineering a kölcsönvételi kommunikációhoz és értesülésekhez
- Szimulált adatok generálása a modell teszteléséhez
Stratégia és Go irányzat az AI-hitelben
- Belső AI képességek fejlesztése vs. külső megoldások
- A modell életciklusának kezelése és legjobb gyakorlatok a kormányzatban
- Jövőbeli tendenciák: valós időbeli hitelértékelés, nyílt bankrendszerek integrációja
Összegzés és következő lépések
Követelmények
- A hitelkockázat alapelveinek megértése
- Tapasztalat adatanalízis vagy üzleti intelligencia eszközökkel
- Ismeret Python -al, vagy akarata alapvető szintaxis tanulása
Célközönség
- Hitelezési menedzserek
- Hitelanalitikusok
- Fintech innovátorok
Vélemények (1)
A nagyon értékeltem, hogy a tréner milyen módon mutatta be mindent. Mindenkit megértettem, még ha Finance nem a területem, de biztosított rá, hogy minden résztvevő azonos szinten legyen, miközben figyelt az időre is. A gyakorlatokat jó intervallumokban helyezte el. Communication a résztvevőkkel mindig ott volt. Az anyag tökéletes volt, nem túl sokat, nem túl keveset. Nagyon jó módon magyarázta el a valamivel bonyolultabb tárgyakat, hogy mindenki megérthesse.
Diana
Kurzus - ChatGPT for Finance
Gépi fordítás