Course Outline

금융 서비스에서의 AI 소개

  • 은행 및 금융 분야의 AI 응용 프로그램 개요
  • 사기 탐지, 위험 관리 및 재무 자동화 분야의 사용 사례
  • 윤리 및 규제 고려 사항

Machine Learning 사기 감지용

  • 일반적인 사기 패턴 및 이상 현상
  • 사기 탐지를 위한 지도 학습과 비지도 학습
  • 사기 식별을 위한 분류 모델 구축

AI를 활용한 실시간 위험 평가

  • 신용 위험 평가를 위한 AI 활용
  • 재무 예측을 위한 예측 모델링
  • 위험 관리에서의 AI 기반 의사 결정

AI 기반 금융 모니터링 시스템 구축

  • 거래 모니터링 및 알림 자동화
  • 재무 문서 분석을 위한 NLP 사용
  • 기존 금융 시스템에 AI 에이전트 통합

금융 기관에 AI 모델 배포

  • 클라우드 기반 배포 대 온프레미스 배포
  • AI 기반 금융의 보안 및 규정 준수 보장
  • 대량 거래를 위한 AI 모델 확장

정확도와 효율성을 위한 AI 모델 최적화

  • 사기 탐지에서 모델 정확도와 재현율 향상
  • 불균형 데이터 세트 및 거짓 양성 처리
  • 지속적인 학습 및 모델 재교육

금융 서비스를 위한 AI의 미래 동향

  • AI 기반 개인화된 뱅킹 경험
  • Blockchain 및 사기 방지를 위한 AI 통합
  • 재무 의사결정을 위한 설명 가능한 AI의 발전

요약 및 다음 단계

Requirements

  • 재무 데이터 분석 경험
  • 머신 러닝 개념에 대한 기본 이해
  • 위험 관리 및 사기 탐지 기술에 대한 지식

청중

  • 재무 분석가
  • 위험 관리 팀
  • 사기 예방 전문가
  • AI 엔지니어
 14 Hours

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