課程簡介

多模態AI在金融領域的應用介紹

  • 多模態AI概述及其在金融中的應用。
  • 金融數據類型:結構化與非結構化。
  • 金融AI應用中的挑戰。

使用多模態AI進行風險分析

  • 金融風險管理基礎。
  • 使用AI進行預測性風險評估。
  • 案例研究:AI驅動的信用評分模型。

使用AI進行欺詐檢測

  • 常見的金融欺詐類型。
  • 用於異常檢測的AI技術。
  • 即時欺詐檢測策略。

自然語言處理(NLP)在金融文本分析中的應用

  • 從金融報告和新聞中提取見解。
  • 用於市場預測的情感分析。
  • 使用LLM進行法規合規和審計。

計算機視覺在金融中的應用

  • 使用AI檢測欺詐文檔。
  • 分析手寫和簽名以進行身份驗證。
  • 案例研究:AI驅動的支票驗證。

行爲分析在欺詐檢測中的應用

  • 使用AI跟蹤客戶行爲。
  • 生物識別認證與欺詐預防。
  • 分析交易模式以識別可疑活動。

開發與部署金融AI模型

  • 數據預處理和特徵工程。
  • 爲金融應用訓練AI模型。
  • 部署基於AI的欺詐檢測系統。

法規與倫理考量

  • 金融機構中的AI治理與合規。
  • 金融AI模型中的偏見與公平性。
  • 金融領域負責任AI使用的最佳實踐。

AI驅動金融的未來趨勢

  • AI在金融預測中的進展。
  • 新興的AI欺詐預防技術。
  • AI在銀行與投資中的未來角色。

總結與下一步

最低要求

  • 具備AI和機器學習的基礎知識。
  • 瞭解金融數據和風險管理。
  • 具備Python編程和數據分析經驗。

目標受衆

  • 金融專業人士。
  • 數據分析師。
  • 風險管理人員。
  • 金融領域的AI工程師。
 14 時間:

人數


每位參與者的報價

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