课程大纲

AI在金融服务中的介绍

  • AI在银行和金融中的应用概述。
  • 欺诈检测、风险管理和金融自动化的用例。
  • 伦理与监管考量。

机器学习在欺诈检测中的应用

  • 常见的欺诈模式和异常。
  • 监督学习与无监督学习在欺诈检测中的应用。
  • 构建用于欺诈识别的分类模型。

利用AI进行实时风险评估

  • 利用AI进行信用风险评估。
  • 用于财务预测的预测建模。
  • 风险管理中的AI驱动决策。

构建AI驱动的金融监控系统

  • 自动化交易监控与警报。
  • 使用NLP进行金融文档分析。
  • 将AI代理集成到现有金融系统中。

在金融机构中部署AI模型

  • 基于云与本地部署。
  • 确保AI驱动金融的安全性与合规性。
  • 为高交易量扩展AI模型。

优化AI模型的准确性与效率

  • 提高欺诈检测模型的精确度与召回率。
  • 处理不平衡数据集与误报。
  • 持续学习与模型再训练。

AI在金融服务中的未来趋势

  • AI驱动的个性化银行体验。
  • 区块链与AI集成用于欺诈预防。
  • 可解释AI在金融决策中的进展。

总结与下一步

要求

  • 具备金融数据分析经验。
  • 对机器学习概念有基本了解。
  • 熟悉风险管理和欺诈检测技术。

目标受众

  • 金融分析师。
  • 风险管理团队。
  • 欺诈预防专家。
  • AI工程师。
 14 小时

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