Schița de curs
Introducere în Inteligența Artificială Generativă
- Prezentare generală a modelelor generative și relevanța lor în finanțe
- Tipuri de modele generative: LLMs, GANs, VAEs
- Puncte forte și limitări în contexte financiare
Rețele Adversariale Generatoare (GANs) pentru Finanțe
- Cum funcționează GANs: generatoare vs discriminatoare
- Aplicații în generarea de date sintetice și simularea fraudei
- Studiu de caz: generarea de date de tranzacții realiste pentru testare
Modele de Limbaj de Mare Amploare (LLMs) și Ingineria Prompturilor
- Cum înțeleg și generează LLMs text financiar
- Proiectarea prompturilor pentru prognoză și analiza riscului
- Cazuri de utilizare: rezumarea rapoartelor financiare, KYC, detectarea semnalelor de alarmă
Prognoza Financiară cu Inteligența Artificială Generativă
- Prognoza seriilor de timp cu modele hibride LLM și ML
- Generarea de scenarii și testarea de stres
- Caz de utilizare: predicția veniturilor folosind date structurate și nestructurate
Detectarea Fraudei și Identificarea Anomaliilor
- Utilizarea GANs pentru detectarea anomaliilor în tranzacții
- Identificarea modelelor emergente de fraudă prin fluxuri de lucru bazate pe LLM
- Evaluarea modelului: fals pozitive vs indicatori de risc reali
Implicații Regulatorii și Etici
- Explicabilitatea și transparența în rezultatele inteligenței artificiale generative
- Riscul de halucinație și părtinire a modelului în finanțe
- Conformitatea cu așteptările de reglementare (ex. GDPR, directivele Basel)
Proiectarea Cazurilor de Utilizare a Inteligenței Artificiale Generative pentru Instituțiile Financiare
- Construirea de cazuri de afaceri pentru adopția internă
- Echilibrarea inovației cu riscul și conformitatea
- Cadre de guvernanță pentru implementarea responsabilă a inteligenței artificiale
Rezumat și Pași Următori
Cerințe
- Înțelegerea conceptelor de bază din finanțe și managementul riscului
- Experiență cu foile de calcul sau analiza de bază a datelor
- Familiaritate cu Python este utilă, dar nu este obligatorie
Publicul țintă
- Manageri de risc
- Analiști de conformitate
- Auditori financiari
Mărturii (4)
Trainerii pot răspunde la toate întrebările și pot accepta orice interogări
Dewi Anggryni - PT Dentsu International Indonesia
Curs - Copilot for Finance and Accounting Professionals
Tradus de catre o masina
Contextul / teoria LLM-urilor, exercițiul
Joanne Wong - IPG HK Limited
Curs - Applied AI for Financial Statement Analysis & Reporting
Tradus de catre o masina
mi-a deschis mintea către noi instrumente care îmi pot ajuta în crearea de automate
Alessandra Parpajola - Advanced Bionics AG
Curs - Machine Learning & AI for Finance Professionals
Tradus de catre o masina
Am apreciat foarte mult modul în care instrucționarul a prezentat totul. Am înțeles tot, chiar dacă Finanțele nu fac parte din domeniul meu, el a făcut ca fiecare participant să fie la fel de pregătit, ținând cont de timpul rămas. Exercițiile au fost plasate la intervale potrivite. Comunicarea cu participanții a fost mereu prezentă. Materialul a fost perfect, nici prea mult, nici prea puțin. El a explicat foarte bine subiectele mai complicate astfel încât toată lumea să le poată înțelege.
Diana
Curs - ChatGPT for Finance
Tradus de catre o masina