課程簡介

第1天:大數據與人工智能在銀行業中的介紹

  • 大數據在銀行業中的概述
    • 大數據的定義與特徵
    • 大數據在銀行業中的重要性
  • 人工智能在銀行業中的介紹
    • 人工智能概念與應用概述
    • 大數據與人工智能的交集
  • 監管環境
    • 理解銀行法規與審查流程
    • 數據與技術如何滿足監管要求

第2天:大數據技術與框架

  • 大數據工具與技術
    • Hadoop、Spark及其他大數據平臺概述
  • 銀行業中的數據源
    • 識別與利用內部和外部數據源
  • 數據管理最佳實踐
    • 數據質量、安全與治理管理

第3天:人工智能技術在銀行審查流程中的應用

  • 機器學習與人工智能基礎
    • 機器學習與人工智能的關鍵概念
    • 監督學習與非監督學習
  • 人工智能在銀行審查中的應用
    • 風險評估、欺詐檢測與異常檢測
  • 模型開發與評估
    • 構建用於銀行審查的預測模型
    • 關鍵性能指標與評估技術

第4天:數據分析在有效審查中的應用

  • 數據分析技術
    • 探索性數據分析與可視化
    • 與銀行業相關的統計方法與數據挖掘技術
  • 在審查中實施分析
    • 使用分析識別趨勢、模式與風險
    • 開發用於監管評估的儀表盤與報告工具
  • 倫理與合規
    • 在銀行業中使用大數據與人工智能的倫理考量
    • 應對合規與監管挑戰

第5天:未來趨勢與實施策略

  • 銀行審查中的新興技術
    • 影響銀行業的創新概述(如區塊鏈、自然語言處理)
  • 實施規劃
    • 將大數據與人工智能整合到銀行審查流程中的最佳實踐
    • 技術採用與應變管理的路線圖
  • 挑戰與解決方案
    • 討論採用新技術時面臨的當前挑戰
    • 克服人工智能與大數據實施障礙的策略
  • 總結與結論
    • 培訓關鍵要點的回顧
    • 問答環節與反饋收集

最低要求

本課程旨在幫助銀行業專業人士優化審查流程,增強數據驅動的決策能力,改善風險管理,並將新興技術有效整合到其業務中。參與者將深入瞭解大數據和人工智能在金融領域的現狀,從而能夠利用這些工具提高運營效率和競爭優勢。

 35 時間:

人數


每位參與者的報價

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