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課程簡介

金融科技格局中的AI

  • 金融科技演變:從數位化到智慧化。
  • AI創造價值的領域:個人化、自動化、詐欺偵測。
  • 挑戰性銀行與AI優先平台的案例研究。

開放銀行與API基礎設施

  • PSD2、開放金融及全球開放銀行框架。
  • 用於帳戶聚合、付款及數據服務的API。
  • 使用Postman建置與測試API整合。

用於金融科技創新的機器學習

  • 應用於信用評級、客戶身份確認(KYC)及推薦引擎的監督式與非監督式機器學習。
  • 金融科技數據來源:交易串流、行為數據。
  • 為即時決策設計低延遲機器學習管線。

對話式AI與嵌入式金融

  • 使用大型語言模型(LLM)及聊天機器人提供數位諮詢與支援。
  • 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。

監管科技、道德與合規

  • 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、偏差與可解釋性。
  • 數據使用與自動化中的道德考量。

原型開發增強AI的金融科技產品

  • 快速原型設計工具與金融科技沙盒。
  • 運用AI映射用戶旅程及增值機能。
  • 負責任且包容性金融的設計思考。

AI與開放金融的未來

  • 自主金融與預測性銀行的趨勢。
  • AI治理與不斷演進的監管環境。
  • 制定AI優先產品藍圖的策略規劃。

總結與後續步驟

最低要求

  • 具備金融產品與數位平台的相關知識。
  • 擁有數據驅動產品設計或開發經驗。
  • 對基於API的架構及AI應用案例感興趣。

目標受眾

  • 產品經理。
  • 金融科技創業者。
  • 策略主管。
 14 小時

人數


每位參與者的報價

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