课程大纲

金融服务中的人工智能介绍

  • 银行和金融业中AI应用的概述
  • 欺诈检测、风险管理和金融自动化的用例
  • 伦理和监管考虑

Machine Learning 进行欺诈检测

  • 常见欺诈模式和异常
  • 监督式学习与非监督式学习进行欺诈检测
  • 建立欺诈识别的分类模型

使用AI进行实时风险评估

  • 利用AI进行信贷风险评估
  • 金融预测的预测建模
  • 风险管理中基于AI的决策

构建AI驱动的金融监控系统

  • 交易监控和警报的自动化
  • 使用NLP进行金融文件分析
  • 将AI代理集成到现有的金融系统中

在金融机构部署AI模型

  • 基于云端的部署和本地部署
  • 确保AI驱动的金融中的安全性和合规性
  • 针对高容量交易扩展AI模型

优化AI模型以提高准确性和效率

  • 提高欺诈检测中模型的精确度和召回率
  • 处理不平衡的数据集和假阳性
  • 持续学习和模型再训练

金融服务领域AI的未来趋势

  • 基于AI的个性化银行体验
  • 欺诈预防的Blockchain和AI集成
  • 可解释的AI在金融决策中的进步

总结和结论

要求

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

受众

  • 金融分析师
  • 风险管理团队
  • 欺诈预防专家
  • 人工智慧工程师
 14 小时

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