课程大纲

金融服务中的生成式人工智能简介

  • 生成式人工智能概述及其在金融服务中的相关性
  • 人工智能驱动解决方案在风险评估、欺诈检测和客户互动中的案例研究
  • 在金融领域使用生成式人工智能的主要优势和挑战

环境设置

  • OpenAI API和Google Cloud Platform简介
  • 设置账户并访问AI工具
  • 基本配置和初始设置

开发用于风险评估的AI解决方案

  • 理解生成式人工智能在风险评估中的作用
  • 构建用于信用评分和贷款审批的AI模型
  • 评估风险因素并预测财务结果

使用生成式人工智能进行欺诈检测

  • 欺诈检测和预防中的挑战
  • 利用生成式人工智能进行异常检测和模式识别
  • 开发用于识别欺诈活动的AI模型

通过人工智能增强客户互动

  • 金融服务中的个性化和定制化
  • 创建AI驱动的聊天机器人以支持客户互动
  • 通过AI驱动的推荐和洞察提升客户体验

将生成式人工智能集成到金融系统中

  • API集成和数据互操作性
  • 在生产环境中部署AI模型
  • 扩展AI解决方案以处理大量金融数据

评估AI性能与可解释性

  • AI性能评估的指标和基准
  • 解释AI生成的洞察和推荐
  • 确保AI决策的透明度和问责制

AI金融服务中的伦理考虑

  • 确保AI模型的公平性和非歧视性
  • 解决隐私问题和数据保护
  • 遵守法规要求和行业标准

总结与下一步

要求

  • 对金融概念的基本理解
  • 熟悉AI和机器学习基础知识(推荐但不强制)

受众

  • 金融专业人士
  • 金融科技开发者
  • AI专家
 14 小时

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