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
 14 Ore

Numărul de participanți


Pret per participant

Mărturii (4)

Cursuri viitoare

Categorii înrudite