План на курса

Въведение в мултимодовия ИИ за финансов сектор

  • Общ преглед на мултимодовия ИИ и неговите финансово-приложни области
  • Видове финансови данни: структурирани спрямо неструктурирани
  • Иззовете при приемането на ИИ в финансите

Оценка на риска с мултимодовия ИИ

  • Фундаментални основи за управлението на финансовите рискове
  • Използване на ИИ за предиктивна оценка на риска
  • Кейс стъди: ИИ-приводени модели за кредитно оценяване

Детекция на измами с ИИ

  • Общ преглед на обичайните видове финансови измами
  • Техники на ИИ за детекция на аномалии
  • Стратегии за реално-временна детекция на измами

Обработка на естествения език (НЛП) за анализ на финансови текстове

  • Извличане на изводи от финансовите доклади и новини
  • Анализ на настроения за прогноза на пазарите
  • Използване на ЛЛМ (модели с голямо обучение) за регулаторно спазване и аудит

Компютърно зрение в финансовите приложения

  • Детекция на измамни документи с ИИ
  • Анализ на ръка и подпис за аутентикация
  • Кейс стъди: ИИ-приводена проверка на чекове

Поведенчески анализ за детекция на измами

  • Отслежване на поведението на клиентите с ИИ
  • Биометрична аутентикация и предотвратяване на измами
  • Анализ на транзакционни образци за подозрителна дейност

Разработка и разграждане на модели на ИИ за финансовите приложения

  • Подготовка на данни и инженеринг на характеристики
  • Обучаване на модели на ИИ за финансово-приложни области
  • Разграждане на ИИ-базирани системи за детекция на измами

Редовни и етични разглеждания

  • Управление с ИИ и спазване на регулации в финансовите институции
  • Предубеждения и справедливост в моделите за ИИ в финансовия сектор
  • Най-добри практики за отговорно използване на ИИ в финансите

Будещи тенденции в областта на ИИ-приводените финансови приложения

  • Напредък на ИИ за финансови прогнози
  • Изпълзващи техники на ИИ за предотвратяване на измами
  • Ролята на ИИ в бъдещето на банкирството и инвестициите

Резюме и следващи стъпки

Изисквания

  • Основни знания в областта на ИИ и концепциите на машинното обучение
  • Разбиране на финансовите данни и управлението на рисковете
  • Опит с програмирането на Python и анализ на данни

Целева група

  • Финансови специалисти
  • Анализатори на данни
  • Менажьори по риск
  • Инженери по ИИ в финансовия сектор
 14 часа

Брой участници


Цена за участник

Отзиви от потребители (3)

Предстоящи Курсове

Свързани Kатегории