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.
Vélemények (2)
képzési hangulat, képző ismeretei és értelmes anyagok
Rizma Aulia Rachman - Lembaga Penjamin Simpanan
Kurzus - Big Data and AI in Connection to Bank Examination Process
Gépi fordítás
Az mesterséges intelligencia (AI) napirendjei közötti használat gyakorlása
Rahmad Sanjaya - Lembaga Penjamin Simpanan
Kurzus - Big Data and AI in Connection to Bank Examination Process
Gépi fordítás
