Course Outline

부자 기술에 대한 AI 기초

  • 부자 기술 혁신 풍경 개요
  • 핵심 AI 기술: 지도 학습, NLP, 추천 시스템
  • 로보 어드바이저 vs 하이브리드 어드바이저 모델

개인화된 금융 추천

  • 사용자 세분화 및 프로파일링 이해
  • 행동 경제학: 데이터 소스 및 사용자 의도 모델링
  • 금융 목표 및 포트폴리오를 위한 추천 엔진

자연 언어와 Conversational AI

  • 투자자 감성과 클라이언트 상호작용을 위한 NLP
  • 금융 상담 보조자용 프롬프트 엔지니어링
  • 챗봇, 음성 보조자 및 하이브리드 지원 플랫폼

AI 강화된 포트폴리오 설계

  • 머신 러닝을 이용한 위험 프로파일링
  • AI를 통한 동적 포트폴리오 재조정
  • AI 모델에 ESG 및 사용자 지정 제약 조건 포함

사용자 경험 및 참여

  • 투명성과 신뢰를 위한 인터페이스 디자인
  • 클라이언트 도구에서의 설명 가능한 AI
  • 개인 재무 대시보드 및 게임화

규제, 윤리 및 규정

  • 디지털 상담 서비스에 대한 규제 체제 (예: MiFID II, SEC)
  • 알고리즘 상담에서 편향, 적합성 및 공정성
  • 부자 기술에서 감사 가능성과 모델 문서화

지능형 상담 스택 구축

  • AI 기반 부자 플랫폼의 기술 아키텍처
  • 내부 개발 vs 핀테크 제공자와 통합
  • 미래 동향: 초개인화, 생성형 인터페이스, LLM 통합

요약 및 다음 단계

Requirements

  • 재무 상담 및 부의 관리 개념에 대한 이해
  • 디지털 금융 제품 또는 데이터 분석 경험
  • Python 또는 관련 데이터 도구에 대한 기본적인 익숙함

대상

  • 부의 관리 전문가
  • 금융 상담자
  • 제품 디자이너
 14 Hours

Number of participants


Price per participant

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