Kurzusleírás
A mesterséges intelligencia mint stratégiai eszköz a pénzügyi szolgáltatásokban
- Az MI szerepe a modern pénzügyi ökoszisztémákban.
- MI képességek a csalásfelderítésben, a hitelminősítésben és az ügyfélismeretben.
- Az MI bevezetésének üzleti értéke és operatív bonyolultsága.
Felelősségteljes MI: Etika és tisztesség a pénzügyi alkalmazásokban
- Mi az etikus MI? Alapelvek és ipari szabványok.
- Elfogultság és diszkrimináció kockázatai az algoritmikus döntéshozatalban.
- Stratégiák a tisztesség, az átláthatóság és a felelősségre vonás érdekében.
A mesterséges intelligencia szabályozási környezete a pénzügyi szolgáltatásokban
- A globális MI szabályozások áttekintése (EU MI törvény, USA irányelvek stb.).
- Szabályozási elvárások a magyarázhatóság és a modellvalidáció terén.
- Megfelelőségi jelentéskészítés és auditkészültség az MI-rendszerekhez.
MI irányítás és kockázatkezelés
- Belső irányítási keretrendszerek kialakítása az MI-hez.
- Szerepek és felelősségek: adattulajdonosok, modellkockázat-kezelők, megfelelőségi vezetők.
- Harmadik fél kockázatkezelése és szállítói felelősség.
MI implementációs kihívások és sikerfaktorok
- Stratégiai tervezés és változásmenedzsment az MI bevezetéséhez.
- Készségek, infrastruktúra és kulturális felkészültség a pénzügyi intézményekben.
- Tanulságok a globális pénzügyi szektor korai bevezetőitől.
Esettanulmányok a felelősségteljes MI-ről a pénzügyi intézményekben
- Fintech cégek, amelyek felelősségteljesen használják az MI-t a hitelezésben és a vagyonkezelésben.
- Hagyományos bankok, amelyek modernizálják a kockázatkezelést MI segítségével.
- Etikai baklövések és a közvéleményi bizalom következményei.
MI útvonaltervezés etika és szabályozás figyelembevételével
- MI célok meghatározása a stratégiai és megfelelőségi célokkal összhangban.
- Etikus MI bevezetéshez szükséges útvonalterv kialakítása intézményedben.
- Belső kommunikáció és érdekelt felek bevonásának stratégiái.
Összefoglalás és következő lépések
Követelmények
- A pénzügyi szolgáltatások működésének ismerete
- Alapvető digitális átalakítási fogalmak ismerete
- Érdeklődés a mesterséges intelligencia stratégiai és etikai következményei iránt
Célközönség
- Vezetői szintű vezetők a bank- és pénzügyi szektorban
- Fintech menedzserek és átalakítási vezetők
- Megfelelőségi és irányítási szakemberek
Vélemények (4)
Az oktatók válaszolhatnak minden kérdésre és fogadhatnak bármilyen megkeresést
Dewi Anggryni - PT Dentsu International Indonesia
Kurzus - Copilot for Finance and Accounting Professionals
Gépi fordítás
Az LLM-ek háttérdoloi / elméletei, a gyakorlat
Joanne Wong - IPG HK Limited
Kurzus - Applied AI for Financial Statement Analysis & Reporting
Gépi fordítás
megnyitotta a szememet az új eszközök felé, amelyek segíthetnek nekem az automatizáció területén
Alessandra Parpajola - Advanced Bionics AG
Kurzus - Machine Learning & AI for Finance Professionals
Gépi fordítás
Nagyon értékeltem, hogyan mutatta be mindenkit a képző. Mindent megértettem, még akkor is, ha a Pénzügyek nem az én területe, ő biztosította, hogy mind a résztvevők ugyanazon oldalon álljanak, miközben a maradék időt is figyelembe vette. Az gyakorlatok jó intervallumokban kerültek elhelyezésre. A résztvevőkkel való kommunikáció mindig jelen volt. A anyag tökéletes volt, nem volt túl sok, sem túl kevés. Nagyon részletesen és érthetően magyarázott a bonyolultabb témákra, hogy mindenki megérthesse őket.
Diana
Kurzus - ChatGPT for Finance
Gépi fordítás