課程簡介

AI在金融服務中的介紹

  • AI在銀行和金融中的應用概述。
  • 欺詐檢測、風險管理和金融自動化的用例。
  • 倫理與監管考量。

機器學習在欺詐檢測中的應用

  • 常見的欺詐模式和異常。
  • 監督學習與無監督學習在欺詐檢測中的應用。
  • 構建用於欺詐識別的分類模型。

利用AI進行即時風險評估

  • 利用AI進行信用風險評估。
  • 用於財務預測的預測建模。
  • 風險管理中的AI驅動決策。

構建AI驅動的金融監控系統

  • 自動化交易監控與警報。
  • 使用NLP進行金融文檔分析。
  • 將AI代理集成到現有金融系統中。

在金融機構中部署AI模型

  • 基於雲與本地部署。
  • 確保AI驅動金融的安全性與合規性。
  • 爲高交易量擴展AI模型。

優化AI模型的準確性與效率

  • 提高欺詐檢測模型的精確度與召回率。
  • 處理不平衡數據集與誤報。
  • 持續學習與模型再訓練。

AI在金融服務中的未來趨勢

  • AI驅動的個性化銀行體驗。
  • 區塊鏈與AI集成用於欺詐預防。
  • 可解釋AI在金融決策中的進展。

總結與下一步

最低要求

  • 具備金融數據分析經驗。
  • 對機器學習概念有基本瞭解。
  • 熟悉風險管理和欺詐檢測技術。

目標受衆

  • 金融分析師。
  • 風險管理團隊。
  • 欺詐預防專家。
  • AI工程師。
 14 時間:

人數


每位參與者的報價

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