Kurzusleírás

AI alapok a WealthTech számára

  • WealthTech innovációk áttekintése
  • Kulcs AI technológiák: felügyelt tanulás, NLP, ajánló rendszerek
  • Robo-advisorok vs hibrid tanácsadó modellek

Személyreszabott pénzügyi ajánlások

  • Felhasználói szegmenálás és profilozás megértése
  • Viselkedésbeli pénzügyek: adatforrások és felhasználói szándékmodellezés
  • A pénzügyi célok és portfóliókra szánt ajánló motorok

Természetes nyelv és Conversational AI

  • NLP befektetői hangulat és ügyfélinterakciókhoz
  • Prompt engineerering pénzügyi tanácsadó asszisztensekhez
  • Chatbotok, hangvezérelt asszisztensek és hibrid támogatási platformok

AI-megerősített portfóliótervezés

  • Gépes tanulás használata a kockázati profilozáshoz
  • AI alapú dinamikus portfólió újramegoldás
  • ESG és egyedi korlátok integrálása az AI modellbe

Felhasználói élmény és érintkezés

  • Felülettervezés átlátszódás és bizalom érdekében
  • Magát magyarázó AI ügyfélképes eszközökben
  • Személyes pénzügyi felületek és játékosítás

Egyenlőség, etika és szabályozás

  • Digitális tanácsadó szolgáltatások szabályozási keretrendszerei (pl. MiFID II, SEC)
  • Etika algoritmikus tanácsadásokban: előítélet, alkalmasság és tisztesség
  • Audithozzá és modelldokumentáció a WealthTech-ben

Az intelligens tanácsadó stack építése

  • Technológiai architektúra AI alapú vagyoni platformokhoz
  • Belső fejlesztés vs integráció fintech szolgáltatókkal
  • Jövőbeli trendek: hiperpersonaliszáció, generatív felületek, LLM integráció

Összegzés és következő lépések

Követelmények

  • A pénzügyi tanácsadás és vagyonkezelés koncepcióinak megértése
  • Digitális pénzügyi termékek vagy adatanalízis tapasztalata
  • Python-al vagy kapcsolódó adatkezelő eszközökkel való alapvető ismerete

Célközönség

  • Vagyonkezelési szakemberek
  • Pénzügyi tanácsadók
  • Terméktervezők
 14 Órák

Résztvevők száma


Ár résztvevőnként

Közelgő kurzusok

Rokon kategóriák