Schița de curs
Introducere la AI Multimodală pentru Finanțe
- Prezentare generală a AI multimodale și aplicărilor sale financiare
- Tipuri de date financiare: structurate vs. nestructurate
- provocările în adoptarea AI în finanțe
Analiza Riscurilor cu AI Multimodală
- Fundamentele gestionării riscurilor financiare
- Utilizarea AI pentru evaluarea predictivă a riscurilor
- Studiu de caz: modele de scor credit bazate pe AI
Detectarea Fraudei Folosind AI
- Tipuri comune de fraude financiare
- Tehnici AI pentru detectarea anomaliilor
- Strategii de detectare a fraudei în timp real
Procesarea Limbajului Natural (NLP) pentru Analiza Textului Financiar
- Extragerea de insight-uri din rapoarte financiare și știri
- Analiza sentimentului pentru predicții de piață
- Utilizarea LLM-urilor pentru conformitatea regulatoară și auditul
Viziunea Computerizată în Finanțe
- Detectarea documentelor frauduloase cu AI
- Analiza scrierii de mână și semnaturilor pentru autentificare
- Studiu de caz: verificarea chitantei bazată pe AI
Analiza Comportamentului pentru Detectarea Fraudei
- Monitorizarea comportamentului clienților cu AI
- Autentificarea biometrică și prevenirea fraudei
- Analiza modelurilor de tranzacție pentru activități suspecte
Dezvoltarea și Implementarea Modelelor AI pentru Finanțe
- Prelucrarea datelor și ingineria caracteristicilor
- Antrenarea modelelor AI pentru aplicații financiare
- Implementarea sistemelor de detectare a fraudei bazate pe AI
Considerațiile Regulatorii și Etice
- Gouvernanța AI și conformitatea în instituțiile financiare
- Prejudecățile și echitabilitatea în modelele AI financiare
- Practici de bune pentru utilizarea responsabilă a AI în finanțe
Tendințele Viitoare în Finanțe Bazate pe AI
- Progresele în AI pentru previziunea financiară
- Tehnici noi de AI pentru prevenirea fraudei
- Rolul AI în viitorul bancar și al investițiilor
Rezumat și Următoarele Pași
Cerințe
- Cunoștințe de bază despre AI și conceptele de învățare automată
- Înțelegerea datelor financiare și a gestionării riscurilor
- Experiență cu programarea Python și analiza datelor
Publicul Țintă
- Profesionistii financiari
- Analiștii de date
- Managerii de risc
- Inginerii AI din sectorul financiar
Mărturii (3)
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