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課程簡介
金融服務中的生成式 AI 簡介
- 生成式 AI 概述及其在金融服務的相關性。
- AI 驅動解決方案在風險評估、詐欺偵測和客戶互動中的案例研究。
- 在金融領域使用生成式 AI 的關鍵優勢與挑戰。
環境設置
- OpenAI API 和 Google Cloud Platform 簡介。
- 設定帳戶並存取 AI 工具。
- 基本配置與初始設置。
開發用於風險評估的 AI 解決方案
- 理解生成式 AI 在風險評估中的角色。
- 構建用於信用評分和貸款批准的 AI 模型。
- 評估風險因素並預測金融結果。
使用生成式 AI 進行詐欺偵測
- 詐欺偵測與預防的挑戰。
- 利用生成式 AI 進行異常偵測和模式識別。
- 開發 AI 模型以識別欺詐活動。
透過 AI 提升客戶互動
- 金融服務中的個性化與定制。
- 建立 AI 驅動的聊天機器人以提供客戶支援與互動。
- 透過 AI 驅動的建议和洞察改善客戶體驗。
將生成式 AI 整合至金融系統
- API 整合與數據互操作性。
- 在生產環境中部署 AI 模型。
- 擴展 AI 解決方案以處理大量金融數據。
評估 AI 效能與可解釋性
- AI 效能評估的指標與基準。
- 解釋 AI 生成的洞察与建议。
- 確保 AI 決策中的透明度與問責制。
金融服務中 AI 的道德考量
- 確保 AI 模型中的公平性與非歧視。
- 解決隱私問題與數據保護。
- 符合監管要求與行業標準。
總結與後續步驟
最低要求
- 具備財務基本概念。
- 熟悉 AI 和機器學習基礎知識(建議具備,但非必需)。
目標受眾
- 財務從業人員。
- 金融科技開發人員。
- AI 專家。
14 小時
客戶評論 (2)
互動式風格,練習
Tamas Tutuntzisz
課程 - Introduction to Prompt Engineering
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一個未來使用的優秀資源庫,講師的風格(充滿幽默感,細節豐富)
Adam - GE Aerospace Poland Sp. z o.o.
課程 - Prompt Engineering for ChatGPT
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