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課程簡介

財富科技的AI基礎知識

  • 財富科技創新格局概覽
  • 核心AI技術:監督式學習、自然語言處理、推薦系統
  • 機器人諮詢與混合諮詢模式對比

個人化財務推薦

  • 理解使用者分群與畫像
  • 行為金融学:數據來源與使用者意圖建模
  • 針對財務目標與投資組合的推薦引擎

自然語言與對話式AI

  • 用於投資者情緒分析與客戶互動的自然語言處理
  • 金融諮詢助手的提示工程
  • 聊天機器人、語音助手及混合支援平台

AI增強的投資組合設計

  • 利用機器學習進行風險畫像分析
  • 使用AI進行動態投資組合再平衡
  • 將ESG因素與客製化約束條件納入AI模型

使用者體驗與參與度

  • 設計注重透明度與信任的介面
  • 面向客戶工具中的可解釋AI
  • 個人理財儀表板與遊戲化機制

合規、道德與監管

  • 數位諮詢服務的監管框架(例如:MiFID II、SEC)
  • 算法建議的道德議題:偏見、適用性與公平性
  • 財富科技中的可審計性與模型文檔

建構智能諮詢堆疊

  • AI驅動財富平台的技術架構
  • 內部開發與整合FinTech提供商方案之比較
  • 未來趨勢:超個人化、生成式介面、LLM整合

總結與後續步驟

最低要求

  • 具備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經驗
  • 基本熟悉Python或相關數據工具

受眾對象

  • 財富管理專業人士
  • 財務顧問
  • 產品設計師
 14 小時

人數


每位參與者的報價

客戶評論 (1)

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