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課程簡介

AI在金融服務中的基礎介紹

  • 銀行與金融業中AI應用概覽
  • 詐欺偵測、風險管理及金融自動化的應用案例
  • 道德與法規相關考量

用於詐欺偵測的機器學習

  • 常見詐欺模式與異常數據
  • 有監督與無監督學習在詐欺偵測中的應用比較
  • 建立用於識別詐欺的分類模型

利用AI進行即時風險評估

  • 運用AI進行信貸風險評估
  • 用於金融預測的預測性建模
  • 風險管理中AI驅動的決策機制

建立AI驅動的金融監控系統

  • 自動化交易監控與警報系統
  • 運用自然語言處理分析金融文件
  • 將AI代理整合至現有金融系統

在金融機構中部署AI模型

  • 雲端部署與本地部署的比較
  • 確保AI驅動金融中的安全性與合規性
  • 擴充AI模型以處理高交易量

優化AI模型以提升準確性與效率

  • 提高詐欺偵測中模型的精確率與召回率
  • 處理不平衡數據集與假陽性問題
  • 持續學習與模型再訓練

AI在金融服務中的未來趨勢

  • AI驅動的個人化銀行體驗
  • 區塊鏈與AI整合以預防詐欺
  • 可解釋性AI在金融決策中的進展

總結與後續步驟

最低要求

  • 具備金融數據分析經驗
  • 對機器學習概念有基礎了解
  • 熟悉風險管理與詐欺偵測技術

學員對象

  • 金融分析師
  • 風險管理團隊
  • 反詐欺專員
  • AI工程師
 14 小時

人數


每位參與者的報價

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