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

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