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课程大纲
生成式人工智能在金融服务中的介绍
- 生成式人工智能概述及其在金融服务中的相关性
- 风险评估、欺诈检测和客户互动中的人工智能驱动解决方案案例研究
- 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介绍
- 账户设置与访问人工智能工具
- 基本配置与初始设置
开发风险评估的人工智能解决方案
- 理解生成式人工智能在风险评估中的作用
- 构建信用评分和贷款审批的人工智能模型
- 评估风险因素并预测财务结果
生成式人工智能在欺诈检测中的应用
- 欺诈检测与预防中的挑战
- 利用生成式人工智能进行异常检测和模式识别
- 开发识别欺诈活动的人工智能模型
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
- 创建用于客户支持和互动的人工智能驱动聊天机器人
- 通过人工智能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集成与数据互操作性
- 在生产环境中部署人工智能模型
- 扩展人工智能解决方案以处理大量金融数据
评估人工智能性能与可解释性
- 人工智能性能评估的指标与基准
- 解释人工智能生成的洞察与推荐
- 确保人工智能决策的透明性与问责制
金融服务中的人工智能伦理考量
- 确保人工智能模型的公平性与非歧视性
- 解决隐私问题与数据保护
- 遵守法规要求与行业标准
总结与下一步
要求
- 对金融概念的基本理解
- 熟悉人工智能和机器学习基础知识(推荐但不强制)
受众
- 金融专业人士
- 金融科技开发人员
- 人工智能专家
14 小时
客户评论 (1)
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Daria Pawlak - LKQ POLSKA SPOLKA Z OGRANICZONA ODPOWIEDZIALNOSCIA
课程 - Microsoft 365 Copilot Chat for Word, Excel, PowerPoint, and Outlook
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