서울 AI for Finance 과정

인공지능(AI)은 고급 데이터 기반 기능과 맞춤형 고객 경험을 갖춘 디지털 제품의 개발을 가능하게 하는 기술입니다.이 강의는 온라인 또는 현장 강의와 비동기 활동, 현장 워크숍을 결합한 중간 수준의 은행 전문가를 대상으로 합니다. 이 과정은 AI 기반 디지털 제품의 설계, 개발, 제공을 효과적으로 수행하는 것을 목표로 합니다.이 과정을 마친 후, 참가자들은 다음을 할 수 있습니다:

• 고객 요구 사항을 식별하고 명확한 제품 비전을 정의할 수 있습니다.
• AI 기술을 활용하여 디지털 뱅킹 제품을 강화할 수 있습니다.
• 애자일과 디자인 씽킹 방법을 사용하여 사용자 중심의 솔루션을 만들 수 있습니다.
• 지속적인 가치를 위해 제품 성능을 측정, 반복, 최적화할 수 있습니다.

과정 형식

• 50% 동기화 강의(가상 또는 현장).
• 25% 비동기 활동(동영상, 독서, 포럼).
• 25% 현장 실습 워크숍 및 사례 연구.

과정 맞춤화 옵션

• 이 과정에 맞춤형 교육을 요청하려면, 연락처하세요.

Microsoft에 대한 Copilot은 AI 기반 보조 도구로, Microsoft Office 애플리케이션에 통합되어 재무 및 회계 전문가가 생산성을 높이고 보고를 간소화하며 결정 지원에 도움을 줍니다.

이 강사는 AI 경험이 제한적인 재무 및 회계 전문가를 대상으로 Microsoft Copilot을 활용하여 재무 작업의 정확성, 효율성 및 통찰력을 향상시키기를 원하는 자들을 대상으로 합니다.

이 교육을 마친 후 참가자는 다음과 같은 능력을 갖게 됩니다:

• Copilot을 사용하여 재무 보고서를 빠르게 정확하게 작성합니다.
• 반복적인 회계 및 데이터 입력 작업을 자동화합니다.
• AI 도움을 받아 재무 요약 및 예측을 생성합니다.
• 자연어 프롬프트를 사용하여 대규모 재무 데이터셋에서 통찰력을 추출합니다.

강좌 형식

• 상호작용형 강의 및 토론.
• 많은 연습과 실습.
• 라이브 랩 환경에서 직접 구현.

강좌 맞춤화 옵션

• 이 강좌에 맞춘 맞춤형 교육을 요청하려면 연락주시기 바랍니다.

적용된 AI는 금융 전문가들이 비즈니스 성과를 분석하고 보고하는 방식을 통해 새로운 효율성과 지능의 수준을 제공합니다.

이 강사는 AI 도구를 재무 보고서 워크플로에 통합하여 정확성을 향상시키고 반복적인 작업을 자동화하며, 미래 지향적인 통찰력을 얻고자 하는 중급 금융 전문가를 대상으로 하는 온라인 또는 현장 강의입니다.

이 교육을 마친 후 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖게 됩니다:

• AI 도구를 사용하여 재무 문서에서 데이터를 자동으로 추출합니다.
• 머신러닝 모델을 사용하여 재무 보고서에서 추세와 이상치를 분석합니다.
• 변동 댓글, 서술 보고서 및 시나리오 시뮬레이션에 대한 생성 AI를 지원합니다.
• AI 생성 출력물을 재무 보고 및 계획의 맥락에서 책임감 있게 해석합니다.

강의 형식

• 상호작용 강의 및 토론
• 많은 연습과 실습
• 실습 환경에서 실제 구현

커스텀 교육 옵션

• 이 강의를 위한 커스텀 교육을 요청하려면, 연락하여 조정을 하십시오.

인공지능(AI)은 지능형 자동화, 초개인화, 그리고 안전한 실시간 금융 서비스를 통해 FinTech를 변화시키고 있습니다.

이 강사는 AI, API, 그리고 Open Banking 혁신을 통해 다음 세대 금융 제품 디자인에 대한 이해를 원하는 초급에서 중급 수준의 FinTech 전문가를 위한 온라인 또는 현장 강의입니다.

이 강의를 통해 참가자들은 다음을 할 수 있게 될 것입니다:

• AI와 머신러닝이 FinTech 유스케이스에서 어떻게 적용되는지 이해합니다.
• Open Banking API와 데이터 집계를 통해 제품 혁신을 이끌어냅니다.
• 디지털 지갑, 네오뱅크, 그리고 금융 어시스턴트에 대한 AI 기반 기능을 설계합니다.
• 혁신을 규제, 윤리, 보안 고려 사항에 맞춥니다.

강의 형식

• 상호작용 강의 및 토론.
• 많은 연습과 실습.
• 라이브 랩 환경에서 직접 구현.

강의 맞춤화 옵션

• 이 강의를 맞춤화된 훈련으로 요청하려면 연락 주세요.

인공지능은 실시간으로 광범위한 거래 데이터셋을 분석함으로써 금융 기관이 사기 행위 감지와 자금 세탁 방지를 혁신적으로 수행할 수 있게 하고 있습니다.

이 강의는 중급 전문가들을 대상으로 하며, 이들은 머신러닝 및 인공지능 도구를 활용하여 금융 범죄 감지, 준수 모니터링 및 운영 관리를 자동화하고 강화하고자 합니다.

이 교육을 마친 후 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• 사기 감지와 AML 모니터링에서 인공지능의 사용 사례 이해.
• 이상 탐지 및 거래 점수 매기기 위한 모델 설계 및 구현.
• 네트워크 위험 탐지를 위한 그래프 기반 인공지능 활용.
• 윤리적이고 설명 가능한 규제 준수 모델 배포.

강의 형식

• 상호작용 강의 및 토론.
• 많은 연습 및 실습.
• 라이브 랩 환경에서 직접 구현.

강의 맞춤화 옵션

• 이 강의를 맞춤화한 교육을 요청하려면, 연락하여 협의하세요.

AI는 개인화된 금융 서비스, 지능형 자문 플랫폼 및 향상된 사용자 경험을 가능하게 함으로써 WealthTech를 변화시키고 있습니다.

이 강사는 AI 기반의 개인화된 부자 관리 및 로보 어드바이저 서비스에 대한 솔루션을 설계, 평가 또는 구현하고자 하는 중급 금융 및 기술 전문가를 대상으로 합니다. 온라인 또는 현장 실습을 통해 제공됩니다.

이 교육을 통해 참가자는 다음을 할 수 있게 됩니다.

• 부자 관리 및 디지털 자문 플랫폼에서 AI가 어떻게 적용되는지 이해합니다.
• 개인화된 포트폴리오 추천을 위한 지능형 시스템을 설계합니다.
• 행동 경제학 데이터와 선호도를 자문 알고리즘에 통합합니다.
• 자동화된 투자 조언에 대한 윤리적 및 규제적 문제점을 평가합니다.

수업 형식

• 상호작용 강의 및 토론.
• 많은 연습 및 실습.
• 라이브 랩 환경에서의 직접 구현.

수업 맞춤화 옵션

• 이 수업에 맞춤형 교육을 요청하려면, 맞춤화를 의뢰하십시오.

이 강사는 온라인 또는 현장에서 진행되는 실습형 교육으로, 중급 금융 전문가, 데이터 분석가, 리스크 관리자 및 AI 엔지니어가 금융 리스크 분석 및 사기 탐지에 멀티모달 AI를 활용하는 방법을 배우는 것을 목표로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖출 것입니다:

• 멀티모달 AI가 금융 리스크 관리에서 어떻게 적용되는지 이해합니다.
• 구조화된 및 비구조화된 금융 데이터를 사기 탐지를 위해 분석합니다.
• 비정상 및 의심스러운 활동을 식별하기 위해 AI 모델을 구현합니다.
• NLP와 컴퓨터 비전을 금융 문서 분석에 활용합니다.
• AI 기반 사기 탐지 모델을 실제 금융 시스템에 배포합니다.

인공지능은 금융 기관이 신용도를 평가하고 위험을 가격화하며 대출 결정을 최적화하는 방식을 변혁하고 있습니다.

이 강의는 인공지능을 활용하여 신용 점수 모델을 개선하고 위험을 더 효과적으로 관리하며 대출 운영을 향상시키기를 원하는 중급 금융 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육을 마친 후 참가자는 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다.

• 신용 점수와 위험 예측에 사용되는 주요 AI 방법 이해.
• 머신러닝 알고리즘을 사용하여 신용 점수 모델을 구축하고 평가.
• 규제 준수와 투명성을 위해 모델 출력 해석.
• AI 기법을 활용하여 신용 승인, 대출 승인 및 포트폴리오 관리 개선.

강좌 형식

• 상호작용 강의 및 토론.
• 많은 연습 및 실습.
• 라이브-랩 환경에서 직접 구현.

강좌 맞춤화 옵션

• 이 강좌에 대해 맞춤형 교육을 요청하려면, 연락하여 조율해 주십시오.

이 인스트럭터 주도형 라이브 교육 (온라인 또는 현장)은 ChatGPT을 사용하여 업무 흐름을 간소화하고 데이터 분석 및 보고 기능 향상을 원하는 금융 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육을 마친 후 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다.

• ChatGPT의 기본 개념과 작동 원리를 이해합니다.
• ChatGPT을 사용하여 데이터 입력 및 보고서 생성과 같은 금융 작업을 자동화합니다.
• ChatGPT을 사용하여 금융 데이터를 분석하고 통찰력을 얻으며 정보에 기반한 결정을 내립니다.
• 특정 금융 사용 사례를 위한 사용자 정의 ChatGPT 모델을 개발합니다.

Generative AI은 기존 데이터를 기반으로 새로운 콘텐츠나 예측을 생성하는 인공지능 기술을 의미하며, Large Language Models (LLMs)와 생성적 적대 신경망(GANs)이 포함됩니다.

이 강의는 금융 전문가들이 금융 서비스에서 예측, 이상 탐지, 준수 등을 위해 생성형 AI를 적용하고자 하는 초급자부터 중급자까지를 대상으로 합니다.

이 강의를 마치면 참가자들은 다음을 할 수 있게 됩니다.

• 생성형 AI 모델의 기본 개념을 이해합니다.
• LLMs와 GANs를 사기 탐지 및 합성 데이터 생성과 같은 사용 사례에 적용합니다.
• 금융 예측 및 보고 지원용 효과적인 프롬프트를 설계합니다.
• 생성형 AI 응용 프로그램의 윤리적 및 규제 고려 사항을 평가합니다.

강의 형식

• 상호작용 강의 및 토론
• 많은 연습 및 연습
• 실습 환경에서 직접 구현

강의 커스터마이징 옵션

• 이 강의를 위한 맞춤형 교육을 요청하려면, 커스터마이징을 의뢰하기 위해 연락 주시기 바랍니다.

서울에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 AI 기반 신속한 엔지니어링 기술을 사용하여 재무 분석, 위험 관리 및 의사 결정을 개선하려는 중급 수준의 금융 전문가와 핀테크 개발자를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 금융 애플리케이션에서 신속한 엔지니어링의 기본을 이해합니다.
• 재무 예측 및 시장 감정 분석을 위해 AI 모델을 활용하세요.
• AI 프롬프트를 활용해 재무 보고 및 데이터 추출을 자동화합니다.
• 최적화된 프롬프트를 통해 AI 기반 위험 평가 모델을 개발합니다.
• 금융 분야에서 AI를 사용할 때 규정 준수 및 윤리적 고려 사항을 확인하세요.

인공지능은 시장의 데이터를 분석하고 예측하며 전략을 자율적으로 실행하는 지능적인 거래 시스템을 개발하기 위해 사용되는 강력한 기술 집합입니다.이 강의는 신호 생성, 포트폴리오 최적화 및 알고리즘 전략에 중점을 두어 거래 및 자산 관리에서 AI 기술을 적용하려는 중급 금융 전문가를 대상으로 합니다.이 교육을 통해 참가자들은 다음을 할 수 있게 됩니다.

• 현대 금융 시장에서 AI의 역할 이해하기.
• Python을 사용하여 알고리즘 트레이딩 전략을 구축하고 백테스트하기.
• 금융 데이터를 위한 지도 학습 및 비지도 학습 모델 적용하기.
• AI 주도 기술을 사용하여 포트폴리오 최적화하기.

강의 형식

• 상호작용 강의 및 토론.
• 많은 연습과 실습.
• 실습 환경에서 직접 구현하기.

커스텀 교육 옵션

• 이 강의를 위한 맞춤형 교육을 요청하려면, 커스터마이징을 조율하기 위해 문의하십시오.

Machine Learning는 데이터로부터 학습하고 예측 또는 결정을 내리는 시스템을 만드는 데 중점을 두는 인공지능의 하위 분야입니다.

이 강사는 금융 전문가들이 사기 탐지, 신용 점수 평가 및 위험 모델링과 같은 실세계 문제에 머신러닝 및 AI 기법을 적용하는 방법을 배우기 원하는 중급 금융 전문가를 대상으로 하는 강사 주도형 실시간(온라인 또는 현장) 교육입니다.

이 교육을 마친 후 참가자는 다음을 할 수 있게 됩니다.

• 금융에 관련된 핵심 머신러닝 개념을 이해합니다.
• 감독 및 비감독 학습 알고리즘을 금융 데이터셋에 적용합니다.
• 신용 위험, 사기 탐지 및 시장 분석을 위한 예측 모델을 구축하고 평가합니다.
• Python와 scikit-learn을 사용하여 머신러닝 파이프라인을 구현합니다.

강좌 형식

• 상호작용하는 강의와 토론
• 많은 연습 문제와 연습
• 라이브랩 환경에서 직접 구현

강좌 커스터마이징 옵션

• 이 강좌에 대한 맞춤형 교육을 요청하려면, 커스터마이징을 위해 저희에게 문의해 주세요.

재무서비스 분야에서 AI는 위험 감소를 위한 전략적 동력이자, 고객 경험을 향상시키고 운영 효율성을 높이는 데 중요한 역할을 합니다.이 강좌는 재무 서비스 업계의 고위 임원, 핀테크 관리자, 그리고 규제 준수 담당자들을 대상으로 하며, 이들은 AI에 대한 이전 경험이 제한적이지만 AI 솔루션을 책임감 있고 효과적으로 기관에 도입하고자 합니다.이 강좌를 마치면 참가자는 다음을 할 수 있게 됩니다:- 재무 서비스 분야에서 AI의 전략적 가치를 이해합니다.- AI 모델과 관련된 윤리적 위험을 식별하고 완화합니다.- 금융 분야에서 AI에 대한 규제 환경을 탐색합니다.- 책임감 있는 AI의 운영과 구현 프레임워크를 설계합니다.강좌 형식- 상호작용 강의 및 토론- 사례 분석 및 그룹 연습- 실제 금융 시나리오에 윤리적 프레임워크를 적용강좌 맞춤화 옵션- 이 강좌에 맞춤화된 교육을 요청하려면, 맞춤화된 교육을 신청해주시기 바랍니다.필요한 사전 지식- 재무 서비스 운영에 대한 이해- 기본적인 디지털 전환 개념에 대한 익숙함- AI의 전략적 및 윤리적 함의를 이해하고자 하는 관심대상 독자- 은행 및 금융 업계의 고위 임원- Fintech 관리자 및 변혁 담당자- 규제 준수 및 운영 전문가AI는 재무 서비스 분야의 전략적 자산- 현대 금융 생태계에서 AI의 역할- 사기 탐지, 신용 평가, 고객 인사이트를 위한 AI 기능- Business 가치 대 AI 도입의 운영 복잡성책임감 있는 AI: 금융 애플리케이션에서의 윤리와 공정성- 윤리적 AI란 무엇인가? 핵심 원칙 및 산업 표준- 알고리즘적 의사 결정에서 편견 및 차별 위험- 공정성, 투명성, 책임성 전략재무서비스 분야에서 AI의 규제 환경- 글로벌 AI 규제 개요 (EU AI Act, US 지침 등)- 설명 가능성과 모델 검증에 대한 규제 기대- AI 시스템의 준수 보고 및 감사 준비AI Go 운영 및 Risk Management- AI를 위한 내부 운영 프레임워크 구축- 역할 및 책임: 데이터 소유자, 모델 위험 관리자, 준수 리더- 제3자 위험 관리 및 공급업체 책임AI 도입에 대한 도전 과제 및 성공 요인- AI 도입을 위한 전략적 계획 및 변화 관리- 금융 기관의 기술, 인프라 및 문화적 준비- 글로벌 금융업의 초기 채택자에서 얻은 교훈금융 기관에서 책임감 있는 AI의 사례 연구- Fintech 대출 및 부채 기술에서 AI를 책임감 있게 사용하는 사례- AI로 리스크 관리 현대화하는 전통적인 은행- 윤리적 실수 및 공공 신뢰의 함의윤리와 규제를 고려한 AI 로드맵 설계- 전략적 및 준수 목표에 맞는 AI 목표 설정- 기관에서 윤리적 AI 배포를 위한 로드맵 작성- 내부 커뮤니케이션 및 이해관계자 참여 전략요약 및 다음 단계