Schița de curs

Introducere la Multimodal AI pentru Finance

  • Prezentare generală a IA multimodală și a aplicațiilor sale financiare
  • Tipuri de date financiare: structurate vs. nestructurate
  • Provocări în adoptarea IA în domeniul financiar

Analiza riscurilor cu Multimodal AI

  • Fundamente ale gestionării riscurilor financiare
  • Utilizarea IA pentru evaluarea predictivă a riscurilor
  • Studiu de caz: Modele de scoring al creditelor bazate pe IA

Detectarea fraudelor cu ajutorul AI

  • Tipuri comune de fraudă financiară
  • Tehnici AI pentru detectarea anomaliilor
  • Strategii de detectare a fraudelor în timp real

Natural Language Processing (NLP) pentru analiza textelor financiare

  • Extragerea de informații din rapoarte financiare și știri
  • Analiza sentimentelor pentru predicția pieței
  • Utilizarea LLM-urilor pentru conformitatea cu reglementările și audit

Computer Vision în Finance

  • Detectarea documentelor frauduloase cu ajutorul AI
  • Analiza scrisului de mână și a semnăturilor pentru autentificare
  • Studiu de caz: Verificarea cecurilor pe baza IA

Analiza comportamentală pentru detectarea fraudelor

  • Urmărirea comportamentului clienților cu ajutorul AI
  • Bioautentificare metrică și prevenirea fraudei
  • Analizarea modelelor de tranzacții pentru activități suspecte

Dezvoltarea și implementarea modelelor AI pentru Finance

  • Preprocesarea datelor și ingineria caracteristicilor
  • Formarea modelelor AI pentru aplicații financiare
  • Implementarea sistemelor de detectare a fraudelor bazate pe AI

Considerații normative și etice

  • Guvernanța și conformitatea IA în instituțiile financiare
  • Prejudecăți și corectitudine în modelele financiare de inteligență artificială
  • Cele mai bune practici pentru utilizarea responsabilă a IA în domeniul financiar

Tendințe viitoare în domeniul finanțelor bazate pe IA Finance

  • Progrese în domeniul IA pentru previziunile financiare
  • Tehnici emergente de IA pentru prevenirea fraudei
  • Rolul IA în viitorul sectorului bancar și al investițiilor

Rezumat și pași următori

Cerințe

  • Cunoștințe de bază privind inteligența artificială și conceptele de învățare automată
  • Înțelegerea datelor financiare și a gestionării riscurilor
  • Experiență cu programarea Python și analiza datelor

Audiență

  • Finance profesioniști
  • Analiști de date
  • Manageri de risc
  • ingineri AI în sectorul financiar
 14 ore

Numărul de participanți


Pret per participant

Upcoming Courses

Categorii înrudite