Kurzusleírás
AI a pénzügyi szolgáltatások stratégiai erőforrása
- Az AI szerepe a modern pénzügyi ekoszisztémákban.
- AI képességei a csalásfelderítéshez, hitelértékeléshez és ügyfélbehatáshoz.
- Business érték vs. műveleti bonyolultság az AI befogadáskor.
Felelősséggel bíró AI: etika és igazságosság a pénzügyi alkalmazásokban
- Mi az etikai AI? Alapelvék és ipari szabványok.
- Algoritmusos döntéshozatalban rejlő előítélet és diszkriminációs kockázatok.
- Stratégiák az igazságosság, átláthatóság és felelősségre vonás érdekében.
Az AI szabályozási környezete a pénzügyi szolgáltatásokban
- A globális AI-szabályozások áttekintése (EU AI-aktus, US irányelvek stb.).
- A magyarázhatóság és modellvalidálásra vonatkozó szabályozási elvárások.
- Az AI-rendszerek megfelelőségi jelentése és auditkészség.
AI kormányzás és Risk Management
- Belső kormányzási keretek kialakítása az AI-hez.
- Szerepkörök és felelősségek: adat tulajdonosok, modellkockázat kezelők, megfelelőségi vezetők.
- Harmadik fél kockázatkezelés és szolgáltató felelősség.
Az AI bevezetésének kihívásai és sikerfaktora
- Stratégiai tervezés és változáskezelés az AI befogadásához.
- Készség a pénzügyi intézményekben: képességek, infrastruktúra és kultúra.
- Korai adaptálók tapasztalatai a globális finanszból.
Eseményanalízis a felelősséggel bíró AI pénzügyi intézményekben
- Fintech az AI felelősséges használata a hitelezésben és a vagyonmenedzsmentben.
- Hagyományos bankok, amelyek az AI segítségével modernizálják a kockázatkezelést.
- Etikai hibák és a nyilvánosság bizalmának következményei.
AI útmutató készítése etika és szabályozás szempontjából
- AI-célok meghatározása a stratégiai és megfelelőségi célokkal összhangban.
- Etikus AI-bevezetési útmutató létrehozása az intézetben.
- Belső kommunikációs és érdekelt felek bevonásának stratégiái.
Összefoglalás és következő lépések
Követelmények
- A pénzügyi szolgáltatások működtetésének megértése
- Ismerkedés a digitális átalakulás alapvető fogalmaival
- Az AI stratégiai és etikai következményei iránti érdeklődés
Célközönség
- Banki és pénzügyi vezetők
- Fintech menedzserek és átalakulási hivatalnokok
- Kinyilvánítási és kormányzati szakemberek
Vélemények (3)
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