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 課程時長 35 時間:

課程簡介

模組 1:金融業中的人工智慧簡介

  • 人工智慧的基礎知識
  • 機器學習與生成式 AI 概觀
  • 金融服務中的 AI 趨勢
  • AI 導入的優勢與挑戰

模組 2:銀行與金融服務中的 AI 應用

  • 智慧客戶服務與聊天機器人
  • 信用評分與貸款優化
  • 財富管理與 робо-顧問服務 (Robo-Advisory)
  • 開放銀行 (Open Banking) 與金融科技創新

模組 3:利用 AI 進行財務數據分析

  • 數據驅動的決策制定
  • 預測性分析與預測
  • 客戶行為分析
  • 市場趨勢預測

模組 4:用於風險管理的 AI

  • 信用風險評估
  • 市場風險分析
  • 營運風險監控
  • 基於 AI 的早期預警系統

模組 5:詐欺偵測與反洗錢 (AML)

  • 詐欺偵測技術
  • 交易監控系統
  • 異常檢測模型
  • AML 合規應用

模組 6:金融業的生成式 AI

  • 大型語言模型 (LLMs)
  • AI 輔助的財務報告
  • 自動化報告生成
  • 面向金融專業人士的精確提示工程 (Prompt Engineering)

模組 7:AI 治理、倫理與合規

  • 負責任的 AI 原則
  • 金融服務中的法規要求
  • AI 風險管理框架
  • 數據隱私與安全考量

模組 8:AI 戰略與實施

  • 制定 AI 路線圖
  • 商業案例開發
  • 變更管理與採用策略
  • 衡量 AI 項目的成功標準

模組 9:實作工作坊與案例研究

  • 真實世界中的金融 AI 應用案例
  • 風險與合規情境分析
  • AI 工具演示
  • 小組討論與練習

最低要求

學員應具備:

  • 對金融服務、銀行業務、會計或投資概念有基本了解。
  • 熟悉商業報告與數據分析。
  • 無需具備先前的 AI 或程式設計經驗。
  • 對金融業的數位轉型及新興技術有興趣。

人數


每位參與者的報價

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