План на курса

Въведение в генеративната изкуствена интелигенция в финансовите услуги

  • Обзор на генеративната изкуствена интелигенция и нейната релевантност за финансовите услуги
  • Примерни случаи на решения, водени от изкуствена интелигенция в оценка на риска, откриване на измами и взаимодействие с клиенти
  • Основни предимства и предизвикателства при използването на генеративна изкуствена интелигенция в финансовия сектор

Настройка на средата

  • Въведение в API на OpenAI и Google Cloud Platform
  • Настройка на профили и достъп до инструменти за изкуствена интелигенция
  • Основни конфигурации и първоначална настройка

Разработване на решения за изкуствена интелигенция за оценка на риска

  • Разбиране на ролята на генеративната изкуствена интелигенция в оценка на риска
  • Сграждане на модели на изкуствена интелигенция за оценка на кредитен рейтинг и одобрение на заем
  • Оценка на фактори за риск и предвиждане на финансови резултати

Откриване на измами с генеративна изкуствена интелигенция

  • Предизвикателства в откриването и предотвратяването на измами
  • Използване на генеративна изкуствена интелигенция за откриване на аномалии и разпознаване на модели
  • Разработване на модели на изкуствена интелигенция за идентифициране на измамни дейности

Усиляване на взаимодействието с клиенти чрез изкуствена интелигенция

  • Персонализация и настройка в финансовите услуги
  • Създаване на чатботи, водени от изкуствена интелигенция, за поддръжка и взаимодействие с клиенти
  • Улучшаване на клиентския опит с препоръки и инсайти, водени от изкуствена интелигенция

Интегриране на генеративна изкуствена интелигенция в финансовите системи

  • Интеграция на API и интероперабилност на данни
  • Развертане на модели на изкуствена интелигенция в продуктивни среди
  • Мащабиране на решения за изкуствена интелигенция за обработка на големи обемни данни

Оценка на производителността и интерпретируемостта на изкуствената интелигенция

  • Метрики и стандарти за оценка на производителността на изкуствената интелигенция
  • Интерпретиране на инсайти и препоръки, генерирани от изкуствената интелигенция
  • Осигуряване на прозрачност и отговорност в процеса на взимане на решения от изкуствена интелигенция

Етични разпоредби в финансовите услуги на изкуствената интелигенция

  • Осигуряване на справедливост и недискриминация в модели на изкуствена интелигенция
  • Решаване на проблеми с приватността и защитата на данните
  • Съответствие с регулаторни изисквания и стандарти на отраслята

Резюме и следващи стъпки

Изисквания

  • Основни знания на финансови концепции
  • Знание на основите на изкуствен интелигент и машинно обучение (препоръчително, но не задължително)

Целева аудитория

  • Финансови специалисти
  • Разработчици на финансови технологии
  • Специалисти по изкуствен интелигент
 14 часа

Брой участници


Цена за участник

Предстоящи Курсове

Свързани Kатегории