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

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