课程大纲

多模态AI在金融领域的应用介绍

  • 多模态AI概述及其在金融中的应用。
  • 金融数据类型:结构化与非结构化。
  • 金融AI应用中的挑战。

使用多模态AI进行风险分析

  • 金融风险管理基础。
  • 使用AI进行预测性风险评估。
  • 案例研究:AI驱动的信用评分模型。

使用AI进行欺诈检测

  • 常见的金融欺诈类型。
  • 用于异常检测的AI技术。
  • 实时欺诈检测策略。

自然语言处理(NLP)在金融文本分析中的应用

  • 从金融报告和新闻中提取见解。
  • 用于市场预测的情感分析。
  • 使用LLM进行法规合规和审计。

计算机视觉在金融中的应用

  • 使用AI检测欺诈文档。
  • 分析手写和签名以进行身份验证。
  • 案例研究:AI驱动的支票验证。

行为分析在欺诈检测中的应用

  • 使用AI跟踪客户行为。
  • 生物识别认证与欺诈预防。
  • 分析交易模式以识别可疑活动。

开发与部署金融AI模型

  • 数据预处理和特征工程。
  • 为金融应用训练AI模型。
  • 部署基于AI的欺诈检测系统。

法规与伦理考量

  • 金融机构中的AI治理与合规。
  • 金融AI模型中的偏见与公平性。
  • 金融领域负责任AI使用的最佳实践。

AI驱动金融的未来趋势

  • AI在金融预测中的进展。
  • 新兴的AI欺诈预防技术。
  • AI在银行与投资中的未来角色。

总结与下一步

要求

  • 具备AI和机器学习的基础知识。
  • 了解金融数据和风险管理。
  • 具备Python编程和数据分析经验。

目标受众

  • 金融专业人士。
  • 数据分析师。
  • 风险管理人员。
  • 金融领域的AI工程师。
 14 小时

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