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課程簡介
AI在金融科技領域的佈局
- 金融科技演進：從數位化邁向智慧化
- AI創造價值的領域：個人化、自動化、反詐騙偵測
- 來自新創銀行及AI優先平台的案例研究
開放銀行與API基礎設施
- PSD2、開放金融（Open Finance）及全球開放銀行框架
- 用於帳戶聚合、支付及數據服務的API
- 使用Postman建置與測試API整合
驅動金融創新的機器學習
- 應用於信貸、KYC（客戶身份確認）及推薦引擎的監督式與非監督式ML
- 金融科技的數據來源：交易數據流、行為數據
- 設計低延遲的ML管線，以支援即時決策
對話式AI與嵌入式金融
- 運用LLM（大型語言模型）及聊天機器人進行數位諮詢與客服支持
- 語音助理與自然語言介面
- AI在嵌入式貸款、保險及儲蓄產品中的應用
RegTech（監管科技）、倫理與合規
- AI在身份驗證與反洗錢（AML）監控中的應用
- 金融AI系統中的公平性、偏誤與可解釋性
- 數據使用與自動化過程中的倫理考量
打造AI增強的金融產品原型
- 快速原型設計工具與金融科技沙盒環境
- 利用AI映射用戶旅程並規劃增值功能
- 以設計思維推動負責任且具包容性的金融服務
AI與開放金融的未來
- 自主金融與預測性銀行的發展趨勢
- AI治理與不斷演變的監管環境
- 制定AI優先的產品路線圖策略
總結與後續步驟
最低要求
- 對金融產品與數位平台有基本認知
- 具備數據驅動的產品設計或開發經驗
- 對基於API的架構及AI應用場景有興趣
適合對象
- 產品經理
- 金融科技創業者
- 策略負責人
14 小時
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
