Plan Szkolenia

Wprowadzenie do Generative AI w usługach finansowych

  • Przegląd generatywnej sztucznej inteligencji i jej znaczenie dla usług finansowych
  • Studia przypadków rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji w ocenie ryzyka, wykrywaniu oszustw i angażowaniu klientów
  • Kluczowe korzyści i wyzwania związane z wykorzystaniem generatywnej sztucznej inteligencji w sektorze finansowym

Konfiguracja środowiska

  • Wprowadzenie do OpenAI API i Google Cloud Platform
  • Konfigurowanie kont i uzyskiwanie dostępu do narzędzi AI
  • Podstawowe konfiguracje i wstępna konfiguracja

Opracowywanie rozwiązań AI do oceny ryzyka

  • Zrozumienie roli generatywnej sztucznej inteligencji w ocenie ryzyka
  • Tworzenie modeli AI do scoringu kredytowego i zatwierdzania pożyczek
  • Ocena czynników ryzyka i przewidywanie wyników finansowych

Wykrywanie oszustw za pomocą Generative AI

  • Wyzwania w wykrywaniu oszustw i zapobieganiu im
  • Wykorzystanie generatywnej sztucznej inteligencji do wykrywania anomalii i rozpoznawania wzorców
  • Opracowywanie modeli AI w celu identyfikacji nieuczciwych działań

Zwiększanie zaangażowania klientów dzięki sztucznej inteligencji

  • Personalizacja i dostosowywanie w usługach finansowych
  • Tworzenie chatbotów opartych na sztucznej inteligencji do obsługi klienta i interakcji z nim
  • Poprawa obsługi klienta dzięki rekomendacjom i spostrzeżeniom opartym na sztucznej inteligencji

Integracja Generative AI z systemami finansowymi

  • Integracja API i interoperacyjność danych
  • Wdrażanie modeli AI w środowiskach produkcyjnych
  • Skalowanie rozwiązań AI w celu obsługi dużych ilości danych finansowych

Ocena wydajności i interpretowalności sztucznej inteligencji

  • Metryki i punkty odniesienia dla oceny wydajności AI
  • Interpretacja spostrzeżeń i zaleceń generowanych przez sztuczną inteligencję
  • Zapewnienie przejrzystości i odpowiedzialności w podejmowaniu decyzji przez AI

Kwestie etyczne w usługach finansowych opartych na sztucznej inteligencji

  • Zapewnienie sprawiedliwości i niedyskryminacji w modelach AI
  • Rozwiązywanie problemów związanych z prywatnością i ochroną danych
  • Zgodność z wymogami regulacyjnymi i standardami branżowymi

Podsumowanie i kolejne kroki

Wymagania

  • Podstawowe zrozumienie pojęć finansowych
  • Znajomość podstaw sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego (zalecane, ale niewymagane)

Uczestnicy

  • Finance profesjonaliści
  • Fintech deweloperzy
  • Specjaliści ds. sztucznej inteligencji
 14 godzin

Liczba uczestników


cena netto za uczestnika

Propozycje terminów

Powiązane Kategorie