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課程簡介
介绍Multimodal AI的内容,供Finance使用
- 多模态人工智能及其金融应用的概述
- 金融数据类型:结构化数据与非结构化数据
- 金融AI采纳中的挑战
风险分析Multimodal AI
- 金融风险管理的基本原理
- 利用AI进行预测风险评估
- 案例研究:基于AI的信用评分模型
使用AI进行欺诈检测
- 常见类型的金融欺诈
- 用于异常检测的AI技术
- 实时欺诈检测策略
Natural Language Processing (NLP)用于金融文本分析
- 从财务报告和新闻中提取洞察
- 市场预测的情绪分析
- 将LLM用于监管合规和审计
Computer Vision在Finance中的应用
- 利用AI检测伪造文件
- 分析手写和签名以进行身份验证
- 案例研究:基于AI的支票验证
欺诈检测的行为分析
- 利用AI跟踪客户行为
- 针对认证的Bio计量和防止欺诈
- 分析可疑活动的交易模式
针对Finance的AI模型进行开发和部署
- 数据预处理和特征工程
- 针对金融应用训练AI模型
- 部署基于AI的欺诈检测系统
监管和道德考量
- 金融机构的AI治理和合规
- 金融AI模型中的偏见和公平性
- 在金融领域负责任地使用AI的最佳实践
AI驱动的Finance的未来趋势
- 用于金融预测的AI进步
- 用于欺诈预防的新兴AI技术
- AI在银行和投资未来中的作用
总结和结论
最低要求
- 人工智慧和機器學習概念的基本知識
- 金融數據和風險管理的理解
- 有Python編程和數據分析的經驗
觀眾
- Finance 專業人士
- 數據分析師
- 風險管理師
- 金融行業的AI工程師
14 時間: