Köszönjük, hogy elküldte érdeklődését! Csapatunk egyik tagja hamarosan felveszi Önnel a kapcsolatot.
Köszönjük, hogy elküldte foglalását! Csapatunk egyik tagja hamarosan felveszi Önnel a kapcsolatot.
Kurzusleírás
1. nap: Bevezetés a Big Data és AI a bankingben
-
A Big Data áttekintése a bankingben
- A Big Data definíciója és jellemzői
- A Big Data fontossága a banki szektorban
-
Bevezetés az AI a bankingben
- Az AI alapfogalmai és alkalmazásai áttekintése
- A Big Data és AI metszete
-
Jogi keret
- A banki szabályozások és vizsgálási folyamatok megértése
- Az adatok és technológiák szerepe a jogi követelmények teljesítésében
2. nap: Big Data technológiák és keretrendszerek
-
Big Data eszközök és technológiák
- A Hadoop, Spark és más Big Data platformok áttekintése
-
Adatforrások a bankingben
- A belső és külső adatforrások azonosítása és felhasználása
-
Adatkezelési best practices
- Az adatminőség, biztonság és kezelésének kezelése
3. nap: AI technikák a banki vizsgálási folyamatokban
-
Gépi tanulás és AI alapjai
- A gépi tanulás és AI alapfogalmai
- Szupervizált vs. szupervíz nélküli tanulás
-
AI alkalmazásai a banki vizsgálásokban
- Kockázatértékelés, csalásfelmérés és anomáliafeltérképezés
-
Modellfejlesztés és -becslés
- Előrejelző modellkészítés a banki vizsgálásokhoz
- Kulcsfontosságú teljesítménymutatók és becslési technikák
4. nap: Adatanalitika a hatékony vizsgáláshoz
-
Adatanalitikai technikák
- Explorativ adatelemzés és visualizáció
- Statisztikai módszerek és a bankingre releváló adatbányászati technikák
-
Adatanalitika implementálása a vizsgáláshoz
- Az adatanalitikai eszközök használata trendek, minták és kockázatok azonosításához
- Dashboardek és jelentési eszközök fejlesztése a jogi felmérésekhez
-
Etika és megfelelőség
- A Big Data és AI felhasználásának etikai szempontjainak megbeszélése a bankban
- Jogszabályi kihívások kezelése
5. nap: Jövőbeli trendek és implementációs stratégiák
-
Innovatív technológiák a banki vizsgálásban
- Az új technológiai innovációk áttekintése (pl. blokk lánc, természetes nyelv feldolgozása)
-
Implementációs tervezés
- Best practices a Big Data és AI banki vizsgálási folyamatokban való integrálásához
- Technológiai elterjesztés és változásgazdálkodás útmutatója
-
Kihívások és megoldások
- Az új technológiák felvételének jelenlegi kihívásainak megbeszélése
- Stratégiák a Big Data és AI implementálási akadályokat összetartozóan kezelésére
-
Összefoglalás és záróbeszéd
- A képzésben szerzett legfontosabb ismeretek összefoglalása
- Kérdések és válaszok műszerből való visszajelzés gyűjtése
Követelmények
A program célja, hogy a banki szakemberek optimalizálják a vizsgálási folyamatokat, javítsák az adatalkalmazás alapú döntéshozatalát, fejlesszék a kockázatkezelést és hatékonyan integrálják a felmerülő technológiákat működésükbe. A résztvevők megismerkednek a Big Data és AI jelenlegi helyzeti képével a pénzügyek területén, amely lehetővé teszi nekik ezek eszközeinek felhasználását nagyobb működési hatékonyság és versenyelőny érdekében.
35 Órák
Vélemények (2)
A tanfolyam élmény, a tréner szakértelemmel és mélyreható anyaggal.
Rizma Aulia Rachman - Lembaga Penjamin Simpanan
Kurzus - Big Data and AI in Connection to Bank Examination Process
Gépi fordítás
**Gyakorlat: Munkában naponta használt AI** **Bevezetés** - Megismerjük, hogy milyen módokon lehet naponta használt munkafolyamatokban alkalmazni az AI-t. - Tanuljunk meg AI-alkalmazásokat integrálni mindennapi feladatainkba. - Tapasztaljuk meg, hogy az AI milyen módon javíthatja a munkatermelést és hatékonyságot. **Első Fejezet: AI alapok** - **1.1 AI és a munkahely** - Megismerjük, hogy az AI milyen módon kapcsolódik a munkához. - Fontosabb AI-fogalmak: gépi tanulás, természetes nyelvfeldolgozás, számítógépes látás. - **1.2 AI alkalmazások a munkahelyen** - Tanuljunk meg néhány közismert AI-alkalmazást, amiket már most is használhatunk. - Példák: automatikus szövegfeldolgozás, chatbotok, prediktív elemzés. **Második Fejezet: AI integrálása a mindennapi munkafolyamatokba** - **2.1 Naplózási és adminisztrációs feladatok** - Hogyan lehet AI-t használni a naplózási és adminisztrációs feladatokban? - Példák: automatizált jelentések, időtervezés, dokumentumkezelés. - **2.2 Projektmenedzsment** - Hogyan segít az AI a projektek menedzsmentjében? - Példák: erőforrás-optimálás, időbecslések, kockázat-menedzsment. **Harmadik Fejezet: AI gyakorlati alkalmazásai** - **3.1 AI alkalmazása a marketingben** - Hogyan lehet az AI-t használni a marketingben? - Példák: célzott reklámok, vásárlási modellök, vásárlói viselkedés- elemzés. - **3.2 AI alkalmazása a pénzügyekben** - Hogyan segíthet az AI a pénzügyi feladatokban? - Példák: fraud detection, prediktív elemzés, automatizált pénzügyi jelentések. **Záró Fejezet: Jövőbeni irányzatok** - **4.1 AI jövőbeli fejlődési irányai** - Mit remélhetünk a jövőben az AI-tól? - Példák: jobban fejlesztett chatbotok, intelligensebb prediktív analitika, automatikus döntéshozó rendszerek. - **4.2 Tanácsok az AI alkalmazásához a munkában** - Hogyan lehet az AI-t hatékonyan integrálni a munkafolyamatokba? - Példák: folyamatos tanulás, alkalmazott fejlesztések, biztonsági és bizalomépítés.
Rahmad Sanjaya - Lembaga Penjamin Simpanan
Kurzus - Big Data and AI in Connection to Bank Examination Process
Gépi fordítás
