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:

人數


每位參與者的報價

Provisional Upcoming Courses (Require 5+ participants)

課程分類