Applied AI for Financial Statement Analysis & Reporting 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在金融服务中是一个战略推动者，有助于降低风险、提升客户体验和运营效率。

本课程为讲师主导的培训（线上或线下），面向金融服务高管、金融科技经理和合规官员，这些参与者此前对人工智能接触有限，但希望了解如何在其机构中负责任且有效地实施AI解决方案。

通过本培训，参与者将能够：

• 理解AI在金融服务中的战略价值。
• 识别并减轻与AI模型相关的伦理风险。
• 驾驭金融领域中AI的监管环境。
• 设计负责任的AI治理和实施框架。

课程形式

• 互动讲座与讨论。
• 案例分析与小组练习。
• 将伦理框架应用于实际的金融场景。

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。

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。