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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。
客戶評論 (1)
我已有一些了解的报告,我会使用今天看过的一些提示。
Kelly Cotham
課程 - Copilot for Finance and Accounting Professionals
機器翻譯