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
 14 ore

Numărul de participanți


Prețul pe participant

Mărturii (3)

Cursuri viitoare

Categorii înrudite