Schița de curs

Introducere în Inteligența Artificială Multimodală pentru Finanțe

  • Prezentare generală a inteligenței artificiale multimodale și a aplicațiilor sale financiare
  • Tipuri de date financiare: structurate vs. nestructurate
  • Provocări în adoptarea AI în finanțe

Analiza Riscurilor cu Inteligența Artificială Multimodală

  • Elementele de bază ale managementului riscurilor financiare
  • Utilizarea AI pentru evaluarea predictivă a riscurilor
  • Studiu de caz: modele de scoring de credit bazate pe AI

Detectarea Fraudelor Utilizând AI

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

Procesarea Limbajului Natural (NLP) pentru Analiza Textului Financiar

  • Extragerea de informații din rapoarte financiare și știri
  • Analiza sentimentului pentru predicția pieței
  • Utilizarea LLM-urilor pentru conformitate și auditare

Computer Vision în Finanțe

  • Detectarea documentelor frauduloase cu AI
  • Analiza scrisului de mână și a semnăturilor pentru autentificare
  • Studiu de caz: verificarea cecurilor bazată pe AI

Analiza Comportamentală pentru Detectarea Fraudelor

  • Urmărirea comportamentului clienților cu AI
  • Autentificarea biometrică și prevenirea fraudelor
  • Analiza modelelor de tranzacții pentru activități suspecte

Dezvoltarea și Implementarea Modelelor de AI pentru Finanțe

  • Prelucrarea datelor și inginerie de caracteristici
  • Antrenarea modelelor de AI pentru aplicații financiare
  • Implementarea sistemelor de detectare a fraudelor bazate pe AI

Considerații Regulatorii și Etiche

  • Guvernanța AI și conformitatea în instituțiile financiare
  • Bias și corectitudine în modelele de AI financiare
  • Bune practici pentru utilizarea responsabilă a AI în finanțe

Tendințe Viitoare în Finanțele Bazate pe AI

  • Avansuri în AI pentru previziuni financiare
  • Tehnici emergente de AI pentru prevenirea fraudelor
  • Rolul AI în viitorul băncilor și investițiilor

Rezumat și Pași Următori

Cerințe

  • Cunoștințe de bază despre concepte de AI și învățare automată
  • Înțelegerea datelor financiare și a managementului riscurilor
  • Experiență în programarea Python și analiza datelor

Publicul Țintă

  • Profesioniști din domeniul financiar
  • Analiști de date
  • Manageri de risc
  • Ingineri de AI în sectorul financiar
 14 Ore

Numărul de participanți


Pret per participant

Mărturii (4)

Cursuri viitoare

Categorii înrudite