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
 14 Órák

Résztvevők száma


Ár per résztvevő

Vélemények (4)

Közelgő kurzusok

Rokon kategóriák