課程簡介

金融服務中的人工智能介紹

  • 銀行和金融業中AI應用的概述
  • 欺詐檢測、風險管理和金融自動化的用例
  • 倫理和監管考慮

Machine Learning 進行欺詐檢測

  • 常見欺詐模式和異常
  • 監督式學習與非監督式學習進行欺詐檢測
  • 建立欺詐識別的分類模型

使用AI進行實時風險評估

  • 利用AI進行信貸風險評估
  • 金融預測的預測建模
  • 風險管理中基於AI的決策

構建AI驅動的金融監控系統

  • 交易監控和警報的自動化
  • 使用NLP進行金融文件分析
  • 將AI代理集成到現有的金融系統中

在金融機構部署AI模型

  • 基於雲端的部署和本地部署
  • 確保AI驅動的金融中的安全性和合規性
  • 針對高容量交易擴展AI模型

優化AI模型以提高準確性和效率

  • 提高欺詐檢測中模型的精確度和召回率
  • 處理不平衡的數據集和假陽性
  • 持續學習和模型再訓練

金融服務領域AI的未來趨勢

  • 基於AI的個性化銀行體驗
  • 欺詐預防的Blockchain和AI集成
  • 可解釋的AI在金融決策中的進步

總結和結論

最低要求

  • 金融數據分析經驗
  • 對機器學習概念的基本了解
  • 熟悉風險管理和欺詐檢測技術

受眾

  • 金融分析師
  • 風險管理團隊
  • 欺詐預防專家
  • 人工智慧工程師
 14 時間:

人數


每位參與者的報價

Provisional Upcoming Courses (Require 5+ participants)

課程分類