Kurzusleírás

Első nap: Bevezetés a Big Data és mesterséges intelligencia alapjai a banki szektorban

  • A Big Data áttekintése a banki szektorban
    • Big Data definíciója és jellemzői
    • A Big Data fontossága a banki szektorban
  • Bevezetés a mesterséges intelligencia alapjaihoz a banki szektorban
    • A mesterséges intelligencia fogalmak és alkalmazásainak áttekintése
    • A Big Data és mesterséges intelligencia metszete
  • Szabályozás áttekintése
    • A banki szabályozás és vizsgálati folyamatok megértése
    • Az adat és technológia szerepe a szabályozási követelmények teljesítésében

Második nap: Big Data technológiák és keretrendszerek

  • Big Data eszköztár és technológiák
    • A Hadoop, Spark és más Big Data platformok áttekintése
  • Adatforrások a banki szektorban
    • Belső és külső adatforrások azonosítása és kihasználása
  • Adatkezelési legjobb gyakorlatok
    • Az adatminőség, biztonság és kezelés felügyelete

Harmadik nap: Mesterséges intelligencia technikák a banki vizsgálati folyamatokban

  • Gépi tanulás és mesterséges intelligencia alapjai
    • A gépi tanulás és mesterséges intelligencia kulcsfontosságú fogalmai
    • Felügyelet nélküli vs. felügyelt tanulás
  • Mesterséges intelligencia alkalmazásai a banki vizsgálattakban
    • Kockázatértékelés, csalásfelfedezés és anomáliák felismerése
  • Modell kidolgozása és kiértékelése
    • Előrejelező modellek kialakítása a banki vizsgálattakhoz
    • Kulcsfontosságú teljesítménymutatók és kiértékelési technikák

Negyedik nap: Adatanalitika hatékony vizsgálatokhoz

  • Adatanalitika technikák
    • Exploratív adatelemzés és vizualizáció
    • Statisztikai módszerek és a banki szektorhoz kapcsolódó adatelemzési technikák
  • Adatanalitika alkalmazása a vizsgálattakban
    • Trendek, mintázatok és kockázatok azonosítása az analitikai eszközök használatával
    • Közlemények felmérési eszköztárának és jelentéskészítő eszközeinek kifejlesztése a szabályozási felmérésekhez
  • Etika és törvénysel conformity
    • A Big Data és mesterséges intelligencia használatának etikai implikációi a banki szektorban
    • A törvénysel conformity és szabályozási kihívások kezelése

Ötödik nap: Jövőbeli trendek és implementálási stratégiák

  • Új technológiák a banki vizsgálattakban
    • Az innovációk áttekintése, amelyek befolyásolják a banki szektort (pl. blokk lánc, természetes nyelvi feldolgozás)
  • Implementálási tervezés
    • A Big Data és mesterséges intelligencia banki vizsgálati folyamatokba való integrálásának legjobb gyakorlatai
    • Technológia elterjesztési útvonal és változáskezelés tervkészítése
  • Kihívások és megoldások
    • Vitát tartunk a technológiai újítások jelenlegi kihívásaival kapcsolatban
    • Stratégiák az AI és Big Data implementálási akadályainak áthidalásához
  • Összefoglalás és záróbeszéd
    • A képzés legfontosabb tanulságainak áttekintése
    • Kérdés- és válasz szakasz, visszajelzés gyűjtése

Követelmények

A program célja, hogy a banki szakembereket befelszerelje a vizsgálati folyamatok optimalizálására, az adatalkalmazás-alapú döntéshozatal javítására, a kockázatkezelés fejlesztésére és az új technológiák hatékony integrálására működésüket látván. A résztvevők bevezetést kapnak a Big Data és mesterséges intelligencia jelenlegi helyzetébe a pénzügyi szektorban, amely lehetővé teszi ezekkel az eszközökkel való működés fokozott hatékonyságának és versenyelőnynek nyújtását.

 35 Órák

Résztvevők száma


Ár per résztvevő

Vélemények (2)

Közelgő kurzusok

Rokon kategóriák