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課程簡介
財富科技的 AI 基礎
- 財富科技創新版圖概覽
- 核心 AI 技術：監督式學習、NLP、推薦系統
- 機器人顧問與混合諮詢模式的比較
個性化金融建議
- 理解用戶分群與用戶畫像
- 行為金融：數據來源與用戶意圖建模
- 用於財務目標與投資組合的推薦引擎
自然語言與對話式 AI
- 用於投資人情緒分析與客戶互動的 NLP
- 金融諮詢助理的提示工程（Prompt Engineering）
- 聊天機器人、語音助理與混合支援平台
AI 增強型投資組合設計
- 使用機器學習進行風險評估
- 利用 AI 進行動態投資組合再平衡
- 將 ESG 與自訂約束條件納入 AI 模型
用戶體驗與互動參與
- 致力於透明與信任的介面設計
- 客戶端工具中的可解釋 AI（Explainable AI）
- 個人理財儀表板與遊戲化設計
合規、倫理與監管
- 數位諮詢服務的監管框架（例如 MiFID II、SEC）
- 演算法建議中的倫理：偏差、適宜性與公平性
- 財富科技中的審計追蹤與模型文件管理
構建智慧諮詢技術棧
- 基於 AI 的財富平台技術架構
- 內部開發與整合金融科技供應商方案的權衡
- 未來趨勢：極致個性化、生成式介面、LLM 整合
總結與後續步驟
最低要求
- 具備對金融諮詢與財富管理概念的理解
- 擁有數位金融產品或數據分析的經驗
- 熟悉 Python 或相關數據工具
目標受眾
- 財富管理專業人士
- 金融顧問
- 產品設計師
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
