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
Introducere în AI-ul generativ
- Prezentare generală a modelelor generative și relevanța lor pentru finanțe
- Tipuri de modele generative: LLM-uri, GAN-uri, VAE-uri
- Puncte forte și limitări în contexte financiare
Rețele generative adversariale (GAN) pentru finanțe
- Cum funcționează GAN-urile: generatori vs discriminatori
- Aplicații în generarea de date sintetice și simularea fraudei
- Studiu de caz: generarea de date de tranzacții realiste pentru testare
Modele de limbaj de mari dimensiuni (LLM) și prompt engineering
- Cum înțeleg și generează LLM-urile text financiar
- Proiectarea prompturilor pentru previziuni și analiza riscului
- Cazuri de utilizare: sumarizarea rapoartelor financiare, KYC, detectarea semnalelor de alarmă
Previziuni financiare cu AI generativ
- Previziuni de serii temporale cu modele hibride LLM și ML
- Generarea de scenarii și stress testing
- Caz de utilizare: predicția veniturilor folosind date structurate și nestructurate
Detectarea fraudei și identificarea anomaliilor
- Folosirea GAN-urilor pentru detectarea anomaliilor în tranzacții
- Identificarea tiparelor emergente de fraudă prin fluxuri de lucru LLM bazate pe prompturi
- Evaluarea modelelor: fals pozitive vs indicatori reali de risc
Implicații de reglementare și etice
- Explicabilitate și transparență în rezultatele AI-ului generativ
- Riscul de halucinație a modelelor și bias în finanțe
- Conformitate cu așteptările de reglementare (de exemplu GDPR, ghidurile Basel)
Proiectarea cazurilor de utilizare a AI-ului generativ pentru instituții financiare
- Construirea cazurilor de business pentru adoptarea internă
- Echilibrarea inovației cu riscul și conformitatea
- Cadre de guvernanță pentru implementarea responsabilă a AI-ului
Rezumat și pașii următori
Cerințe
- Înțelegerea conceptelor de bază de finanțe și management al riscului
- Experiență cu foi de calcul sau analiză de date de bază
- Familiaritatea cu Python este utilă, dar nu obligatorie
Public țintă
- Manageri de risc
- Analiști de conformitate
- Auditori financiari
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
