Благодарим ви, че изпратихте вашето запитване! Един от членовете на нашия екип ще се свърже с вас скоро.
Благодарим ви, че направихте своята резервация! Един от членовете на нашия екип ще се свърже с вас скоро.
Съдържание и теми, включени в курса
Въведение в генеративния изкуствен интелект
- Преглед на генеративните модели и тяхната значимост за финансите
- Видове генеративни модели: LLM, GAN, VAE
- Силни страни и ограничения във финансов контекст
Генеративни състезателни мрежи (GAN) за финанси
- Как работят GAN: генератори срещу дискриминатори
- Приложения в генерирането на синтетични данни и симулация на измами
- Казус: генериране на реалистични транзакционни данни за тестване
Големи езикови модели (LLM) и промпт инженеринг
- Как LLM разбират и генерират финансов текст
- Проектиране на промптове за прогнозиране и анализ на риска
- Случаи на употреба: обобщаване на финансови отчети, KYC, откриване на червени флагове
Финансово прогнозиране с генеративен изкуствен интелект
- Прогнозиране на времеви редове с хибридни LLM и ML модели
- Генериране на сценарии и стрес тестове
- Случай на употреба: прогнозиране на приходи с помощта на структурирани и неструктурирани данни
Откриване на измами и идентифициране на аномалии
- Използване на GAN за откриване на аномалии в транзакции
- Идентифициране на нововъзникващи модели на измами чрез промпт-базирани LLM работни потоци
- Оценка на модела: фалшиви положителни резултати срещу истински рискови индикатори
Регулаторни и етични последици
- Обяснимост и прозрачност на изходите на генеративния изкуствен интелект
- Риск от халюцинация на модела и пристрастия във финансите
- Съответствие с регулаторните очаквания (напр. GDPR, насоки на Базел)
Проектиране на случаи на употреба на генеративен изкуствен интелект за финансови институции
- Изграждане на бизнес казуси за вътрешно приемане
- Балансиране на иновациите с риска и съответствието
- Рамки за управление за отговорно внедряване на изкуствен интелект
Обобщение и следващи стъпки
Изисквания
- Разбиране на основните концепции във финансите и управлението на риска
- Опит с електронни таблици или основен анализ на данни
- Познаването на Python е полезно, но не е задължително
Аудитория
- Риск мениджъри
- Анализатори по съответствие
- Финансови одитори
14 Часа
Отзиви от участници (1)
Вече разполагам с някои известни ми отчети и ще използвам някои от промптовете, които разгледах днес.
Kelly Cotham
Курс - Copilot for Finance and Accounting Professionals
Машинен превод
