Kurzusleírás
MI alapok a WealthTech számára
- A WealthTech innovációs környezet áttekintése
- Alapvető MI technológiák: felügyelt tanulás, NLP, ajánlórendszerek
- Robo-tanácsadók vs hibrid tanácsadási modellek
Személyre szabott pénzügyi ajánlások
- Felhasználói szegmentáció és profilozás megértése
- Viselkedéspénzügy: adatforrások és felhasználói szándék modellezése
- Ajánlórendszerek pénzügyi célok és portfóliók számára
Természetes nyelv és beszélgetésalapú MI
- NLP a befektetői hangulat és ügyfélinterakciók számára
- Prompt tervezés pénzügyi tanácsadó asszisztensek számára
- Chatbotok, hangsegédek és hibrid támogató platformok
MI által fokozott portfóliótervezés
- Kockázatprofilozás gépi tanulással
- Dinamikus portfólió kiegyensúlyozás MI segítségével
- ESG és egyéni korlátozások beépítése MI modellekbe
Felhasználói élmény és elkötelezettség
- Felülettervezés az átláthatóság és a bizalom érdekében
- Magyarázható MI az ügyfélközpontú eszközökben
- Személyes pénzügyi irányítópultok és gamifikáció
Megfelelőség, etika és szabályozás
- Szabályozási keretek a digitális tanácsadási szolgáltatásokhoz (pl. MiFID II, SEC)
- Etika az algoritmikus tanácsadásban: elfogultság, alkalmasság és méltányosság
- Ellenőrizhetőség és modell dokumentáció a WealthTech-ben
Az intelligens tanácsadó rendszer felépítése
- Technológiai architektúra MI-alapú vagyonkezelő platformokhoz
- Belső fejlesztés vs integráció fintech szolgáltatókkal
- Jövőbeli trendek: hiperpersonalizáció, generatív felületek, LLM integráció
Összefoglalás és következő lépések
Követelmények
- A pénzügyi tanácsadás és vagyonkezelés alapjainak ismerete
- Tapasztalat digitális pénzügyi termékekkel vagy adatelemzéssel
- Alapfokú ismeret a Python vagy kapcsolódó adateszközök terén
Közönség
- Vagyonkezelési szakemberek
- Pénzügyi tanácsadók
- Terméktervezők
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