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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
客户评论 (3)
LLMs的背景/理论,练习
Joanne Wong - IPG HK Limited
课程 - Applied AI for Financial Statement Analysis & Reporting
机器翻译
它让我了解了可以帮助我创建自动化的新工具
Alessandra Parpajola - Advanced Bionics AG
课程 - Machine Learning & AI for Finance Professionals
机器翻译
我非常欣赏培训师的讲解方式。即使金融不是我的专业领域,我也能理解所有内容。他确保每位参与者都能跟上进度,同时把握好时间。练习的安排也很合理。与参与者的沟通始终畅通。材料恰到好处,不多不少。他对一些较复杂的内容进行了详细阐述,让每个人都能理解。
Diana
课程 - ChatGPT for Finance
机器翻译