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: Big Data és az AI bevezetése a bankszektorban
- •Big Data áttekintése a bankszektorban
o Big Data definíciója és jellemzői
o Big Data jelentősége a bankszektorban - Bevezetés az AI-be a bankszektorban
o AI koncepciók és alkalmazások áttekintése
o Big Data és AI kereszteződése - Szabályozási környezet
o Banki szabályozások és vizsgálati folyamatok megértése
o Adatok és technológia szerepe a szabályozási követelmények kielégítésében
2. nap: Big Data technológiák és keretek
- Big Data eszközök és technológiák
o Hadoop, Spark és más Big Data platformok áttekintése - Adatforrások a bankszektorban
o Belső és külső adatforrások azonosítása és hasznosítása - Data Management legjobb gyakorlatok
o Adatminőség, biztonság és kormányzás kezelése
3. nap: AI technikák bankvizsgálati folyamatokhoz
- Machine Learning és AI alapok
o Alapvető koncepciók a gépTanulás és az AI-ban
o Felügyelt és felügyeletlen tanulás összehasonlítása - AI alkalmazások bankvizsgálatokban
o Kockázatelemzés, csalásfelismerés és anomáliadekódolás - Modellfejlesztés és értékelés
o Bankvizsgálati célú előrejelző modellek készítése
o Fontos teljesítménymutatók és értékelési technikák
4. nap: Adatanalitika hatékony bankvizsgálatokhoz
- Adatanalitikai technikák
o Exploratív adatanalízis és vizualizáció
o Banki kontextusokban releváns statisztikai módszerek és adatbányászati technikák - Adatanalitika alkalmazása bankvizsgálatokhoz
o Analitika használata trendek, minták és kockázatok azonosításához
o Szabályozási értékelésekhez szükséges dashboardok és jelentési eszközök fejlesztése - Etika és elegedlőség
o Big Data és AI etikai megfontolásai a bankszektorban
o Elegedlőségi és szabályozási kihívások kezelése
5. nap: Jövőbeli trendek és implementációs stratégiák
- Új technológiák a bankvizsgálati folyamatokban
o Bankszektorra ható innovációk áttekintése (pl. blockchain, természetes nyelvfeldolgozás) - Implementációs tervezés
o Legjobb gyakorlatok Big Data és AI integrálásához bankvizsgálati folyamatokban
o Technológiafelvétel és változáskezelés útvonala - Kihívások és megoldások
o Új technológiák elfogadása során fennálló jelenlegi kihívások megbeszélése
o Stratégiák AI és Big Data implementációhoz kapcsolódó akadályok leküzdéséhez - Összefoglalás és zárójelentés
o A tanfolyam kulcskövetelményeinek áttekintése
o Kérdés-válasz szakasz és visszajelzésgyűjtés
Követelmények
Ez a program célja, hogy megerősítse a banki szakemberek képességeit a vizsgálati folyamatok optimalizálásában, javítsa a döntéshozatal adatok alapú módszerét, javítsa a kockázatkezelést és hatékonyan integrálja az új technológiákat üzleti folyamatba. A résztvevők betekintést kapnak az Big Data és az AI jelenlegi helyzetébe a pénzügyekben, amivel képesek lesznek ezeknek a műszereknek a használatára a működés hatékonyságának és versenyképességének növelése 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
