AI in Financial Services: Strategy, Ethics & Regulation 培训

本次由讲师指导的线下或线上培训，面向中级金融专业人士、风险分析师和AI工程师，旨在帮助他们开发和部署AI驱动的解决方案，用于金融自动化和欺诈检测。

培训结束后，学员将能够：

• 了解AI在金融自动化和欺诈检测中的作用。
• 构建用于检测欺诈交易的AI模型。
• 利用机器学习进行实时风险评估。
• 部署AI驱动的金融监控系统。

AI正在改变金融机构评估信用、定价风险和优化贷款决策的方式。

本课程由讲师指导，提供线上或线下培训，面向中级金融专业人士，旨在帮助他们应用人工智能增强信用评分模型，更有效地管理风险，并改善贷款业务。

培训结束后，参与者将能够：

• 理解信用评分和风险预测中使用的关键AI方法。
• 使用机器学习算法构建和评估信用评分模型。
• 解释模型输出，确保合规性和透明度。
• 应用AI技术改进承销、贷款审批和投资组合管理。

课程形式

• 互动讲座和讨论。
• 大量练习和实践。
• 在实验室环境中进行实际操作。

课程定制选项

• 如需为本课程定制培训，请联系我们安排。

人工智能是一种技术，能够开发具有先进数据驱动能力和个性化客户体验的数字化产品。

本课程为讲师主导的培训（线上或线下），结合异步活动和线下研讨会，面向中级银行专业人士，旨在帮助他们有效设计、开发和交付基于人工智能的数字化产品。

通过本培训，参与者将能够：

• 识别客户需求并明确产品愿景。
• 应用人工智能技术增强数字银行产品。
• 使用敏捷和设计思维方法，创建以用户为中心的解决方案。
• 衡量、迭代和优化产品性能，实现持续价值。

课程形式

• 50% 同步课程（线上或线下）。
• 25% 异步活动（视频、阅读、论坛）。
• 25% 线下实践研讨会，包含案例分析。

课程定制选项

• 如需为本课程定制培训，请联系我们安排。

AI正在通过智能实时分析大量交易数据集，改变金融机构检测欺诈和打击洗钱的方式。

本次由讲师指导的培训（线上或线下）面向中级专业人士，旨在帮助他们应用机器学习和AI工具，自动化和增强金融犯罪检测、合规监控和运营治理。

培训结束后，参与者将能够：

• 了解AI在欺诈检测和反洗钱监控中的应用案例。
• 设计和实施异常检测和交易评分模型。
• 利用基于图的AI进行网络风险检测。
• 确保模型部署的伦理性、可解释性和合规性。

课程形式

• 互动式讲座和讨论。
• 大量练习和实践。
• 在实验环境中进行实际操作。

课程定制选项

• 如需定制本课程，请联系我们安排。

AI正在通过智能自动化、超个性化和安全的实时金融服务改变金融科技。

本次由讲师主导的培训（线上或线下）面向初级到中级金融科技专业人士，旨在探索AI、API和开放银行创新的融合，以设计下一代金融产品。

培训结束后，参与者将能够：

• 了解AI和机器学习在金融科技用例中的应用。
• 利用开放银行API和数据聚合进行产品创新。
• 设计AI驱动的数字钱包、数字银行和金融助手功能。
• 将创新与监管、道德和安全考虑相结合。

课程形式

• 互动讲座和讨论。
• 大量练习和实践。
• 在实验室环境中进行实际操作。

课程定制选项

• 如需为本课程定制培训，请联系我们安排。

人工智能是一套强大的技术，用于开发智能交易系统，这些系统可以分析市场数据、进行预测并自主执行策略。

本课程由讲师主导，提供线上或线下培训，面向中级金融专业人士，旨在帮助他们将人工智能技术应用于交易和资产管理，重点包括信号生成、投资组合优化和算法策略。

通过本培训，学员将能够：

• 理解人工智能在现代金融市场中的作用。
• 使用Python构建和回测算法交易策略。
• 将监督学习和无监督学习模型应用于金融数据。
• 使用人工智能驱动技术优化投资组合。

课程形式

• 互动式讲座和讨论。
• 大量练习和实践。
• 在实时实验环境中进行实际操作。

课程定制选项

• 如需为本课程定制培训，请联系我们进行安排。

人工智能正在通过提供高度个性化的金融服务、智能咨询平台和增强的用户体验，改变财富科技领域。

本课程由讲师指导，提供线上或线下培训，面向中级水平的金融和技术专业人士，旨在帮助他们设计、评估或实施人工智能驱动的解决方案，用于个性化财富管理和机器人咨询服务。

通过本培训，学员将能够：

• 了解人工智能在财富管理和数字咨询平台中的应用。
• 设计智能系统，提供个性化的投资组合建议。
• 将行为金融数据和用户偏好融入咨询算法。
• 评估自动化投资建议中的伦理和监管问题。

课程形式

• 互动式讲座与讨论。
• 大量练习与实践。
• 在实时实验室环境中进行实际操作。

课程定制选项

• 如需为本课程定制培训，请联系我们安排。

应用人工智能为金融专业人士分析和报告业务绩效的方式引入了新的效率和智能水平。

本次由讲师指导的培训（线上或线下）面向中级金融专业人士，旨在帮助他们将人工智能工具集成到财务报表工作流程中，以提高准确性，自动化重复任务，并获取前瞻性洞察。

培训结束后，参与者将能够：

• 使用人工智能工具自动从财务文档中提取数据。
• 应用机器学习模型分析财务报表中的趋势和异常。
• 使用生成式人工智能辅助差异评论、叙述性报告和情景模拟。
• 在财务报告和规划的背景下负责任地解释人工智能生成的输出。

课程形式

• 互动式讲座和讨论。
• 大量练习和实践。
• 在实验室环境中进行实际操作。

课程定制选项

• 如需为本课程定制培训，请联系我们安排。

本课程为讲师主导的中国（线上或线下）培训，旨在帮助金融专业人士使用ChatGPT优化工作流程，提升数据分析和报告能力。

通过本课程，学员将能够：

• 理解ChatGPT的基础知识及其工作原理。
• 使用ChatGPT自动化财务任务，如数据录入和报告生成。
• 利用ChatGPT分析财务数据，获取洞察并做出明智决策。
• 开发适用于特定财务场景的定制ChatGPT模型。

Copilot for Microsoft 365 是一款由人工智能驱动的助手，能够与 Microsoft Office 应用程序集成，帮助财务和会计专业人员提高工作效率、简化报告流程，并支持决策制定。

本课程为讲师指导的培训（线上或线下），面向对 AI 经验有限的财务和会计专业人员，帮助他们利用 Microsoft Copilot 提高财务任务的准确性、效率和洞察力。

培训结束后，参与者将能够：

• 使用 Copilot 快速准确地创建财务报告。
• 自动化重复的会计和数据输入任务。
• 借助 AI 生成财务摘要和预测。
• 使用自然语言提示从大型财务数据集中提取洞察。

课程形式

• 互动式讲座与讨论。
• 大量练习与实践。
• 在实时实验环境中进行实际操作。

课程定制选项

• 如需为本课程定制培训，请联系我们安排。

Generative AI 是一类用于从现有数据生成新内容或预测的人工智能技术，包括 Large Language Models (LLMs) 和生成对抗网络（GANs）。

本课程为讲师指导的培训（线上或线下），面向初级到中级金融专业人士，旨在帮助他们应用生成式人工智能进行预测、异常检测和金融服务中的合规性分析。

培训结束后，学员将能够：

• 理解生成式人工智能模型的基础概念。
• 将 LLMs 和 GANs 应用于欺诈检测和合成数据生成等用例。
• 设计有效的提示，以支持金融预测和报告。
• 评估生成式人工智能应用中的伦理和监管问题。

课程形式

• 互动式讲座与讨论。
• 大量练习与实践。
• 在实时实验室环境中进行实操。

课程定制选项

• 如需定制本课程，请联系我们进行安排。

LangGraph 是一个用于构建有状态、多参与者 LLM 应用的框架，通过可组合的图结构实现持久状态和执行控制。

本次由讲师主导的培训（线上或线下）面向中级到高级专业人士，旨在帮助他们设计、实施和运营基于 LangGraph 的金融解决方案，确保其具备适当的治理、可观测性和合规性。

通过本次培训，参与者将能够：

• 设计与监管和审计要求一致的金融专用 LangGraph 工作流。
• 将金融数据标准和本体集成到图状态和工具中。
• 为关键流程实施可靠性、安全性和人工介入控制。
• 部署、监控和优化 LangGraph 系统，以满足性能、成本和 SLA 要求。

课程形式

• 互动式讲座与讨论。
• 大量练习与实践。
• 在实时实验室环境中进行实际操作。

课程定制选项

• 如需定制本课程，请联系我们安排。

Machine Learning 是人工智能的一个子集，专注于创建从数据中学习并做出预测或决策的系统，而无需显式编程。

本次由讲师指导的培训（线上或线下）面向中级金融专业人士，旨在帮助他们将机器学习和人工智能技术应用于实际问题，如欺诈检测、信用评分和风险建模。

培训结束后，参与者将能够：

• 理解与金融相关的核心机器学习概念。
• 将有监督和无监督学习算法应用于金融数据集。
• 构建和评估信用风险、欺诈检测和市场分析的预测模型。
• 使用 Python 和 scikit-learn 实现机器学习管道。

课程形式

• 互动式讲座和讨论。
• 大量练习和实践。
• 在实时实验室环境中进行实际操作。

课程定制选项

• 如需为本课程定制培训，请联系我们安排。

本次由讲师指导的线下或线上培训，面向希望利用多模态AI进行风险分析和欺诈检测的中级财务专业人士、数据分析师、风险管理人员和AI工程师。

培训结束后，参与者将能够：

• 了解多模态AI在金融风险管理中的应用。
• 分析结构化和非结构化财务数据以进行欺诈检测。
• 实施AI模型以识别异常和可疑活动。
• 利用NLP和计算机视觉进行财务文档分析。
• 在实际金融系统中部署AI驱动的欺诈检测模型。

这个针对中级金融专业人员和希望利用 AI 驱动的提示工程技术来增强财务分析、风险管理和决策的金融科技开发人员的教师主导的现场培训 (在线或现场) 的目标。

培训结束时，参与者将能够：

• 了解金融应用中提示工程的基本原理。
• 利用 AI 模型进行金融预测和市场情绪分析。
• 使用 AI 提示自动化财务报告和数据提取。
• 通过优化提示开发基于 AI 的风险评估模型。
• 在金融领域使用 AI 时，确保合规性和伦理考量。