Mulțumim pentru trimiterea solicitării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Mulțumim pentru trimiterea rezervării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Schița de curs
AI în riscul de credit: fundamente și oportunități
- Modele tradiționale vs. modele de risc de credit bazate pe AI
- Provocări în evaluarea creditului: bias, explicabilitate și corectitudine
- Studii de caz reale privind utilizarea AI în creditare
Date pentru modelele de scoring de credit
- Surse: date tranzacționale, comportamentale și alternative
- Curățarea datelor și feature engineering pentru deciziile de creditare
- Gestionarea dezechilibrului de clase și a deficitului de date în predicția riscului
Machine learning pentru scoringul de credit
- Regresie logistică, arbori de decizie și random forests
- Gradient boosting (LightGBM, XGBoost) pentru acuratețea scoringului
- Tehnici de antrenare, validare și tuning ale modelelor
Fluxuri de creditare bazate pe AI
- Automatizarea segmentării debitorilor și a evaluării riscului de credit
- Procese de underwriting și aprobare îmbunătățite cu AI
- Pricing dinamic și optimizarea ratei dobânzii folosind ML
Interpretabilitatea modelelor și AI responsabil
- Explicarea predicțiilor cu SHAP și LIME
- Corectitudinea în modelele de credit: detectarea și atenuarea biasului
- Conformitatea cu cadrele de reglementare (de ex. ECOA, GDPR)
AI generativ în scenariile de creditare
- Utilizarea LLM-urilor pentru revizuirea cererilor și analiza documentelor
- Prompt engineering pentru comunicarea cu debitorii și obținerea de insighturi
- Generarea de date sintetice pentru testarea modelelor
Strategie și guvernanță pentru AI în creditare
- Dezvoltarea capacităților AI interne vs. soluții externe
- Managementul ciclului de viață al modelelor și bune practici de guvernanță
- Tendințe viitoare: scoring de credit în timp real, integrarea open banking
Rezumat și pașii următori
Cerințe
- Înțelegerea noțiunilor fundamentale legate de riscul de credit
- Experiență cu instrumente de analiză a datelor sau de business intelligence
- Familiaritate cu Python sau disponibilitatea de a învăța sintaxa de bază
Public țintă
- Manageri de creditare
- Analiști de credit
- Inovatori fintech
14 Ore
Mărturii (1)
Am deja câteva report-uri pe care le cunosc și o să folosesc câteva dintre prompturile pe care le-am văzut astăzi
Kelly Cotham
Curs - Copilot for Finance and Accounting Professionals
Tradus de catre o masina
