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课程大纲
第1天:Big Data与AI在银行业中的介绍
- •Big Data在银行业中的概述
o Big Data的定义与特征
o Big Data在银行业中的重要性 - AI在银行业中的介绍
o AI概念与应用的概述
o Big Data与AI的交集 - 监管环境
o 理解银行法规与审查流程
o 数据与技术如何满足监管要求
第2天:Big Data技术与框架
- Big Data工具与技术
o Hadoop、Spark及其他Big Data平台的概述 - 银行业中的数据源
o 识别与利用内部及外部数据源 - Data Management最佳实践
o 管理数据质量、安全与治理
第3天:AI技术在银行审查流程中的应用
- Machine Learning与AI基础
o 机器学习与AI的关键概念
o 监督学习与非监督学习 - AI在银行审查中的应用
o 风险评估、欺诈检测与异常检测 - 模型开发与评估
o 为银行审查构建预测模型
o 关键性能指标与评估技术
第4天:数据驱动的有效审查
- 数据分析技术
o 探索性数据分析与可视化
o 与银行业相关的统计方法与数据挖掘技术 - 为审查实施分析
o 使用分析识别趋势、模式与风险
o 为监管评估开发仪表板与报告工具 - 伦理与合规
o 使用Big Data与AI在银行业中的伦理考量
o 应对合规与监管挑战
第5天:未来趋势与实施策略
- 银行审查中的新兴技术
o 影响银行业的创新概述(如区块链、自然语言处理) - 实施规划
o 将Big Data与AI整合到银行审查流程中的最佳实践
o 技术采用与应变管理的路线图 - 挑战与解决方案
o 讨论采用新技术时的当前挑战
o 克服AI与Big Data实施障碍的策略 - 总结与结论
o 培训关键要点的回顾
o 问答环节与反馈收集
要求
本课程旨在帮助银行专业人员优化审查流程,提升数据驱动的决策能力,改善风险管理,并有效地将新兴技术整合到业务中。参与者将深入了解Big Data和AI在金融领域的现状,从而能够利用这些工具提高运营效率和竞争优势。
35 小时
客户评论 (2)
培训氛围、讲师知识、以及深入的材料
Rizma Aulia Rachman - Lembaga Penjamin Simpanan
课程 - Big Data and AI in Connection to Bank Examination Process
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使用AI在日常工作中的练习
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