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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
회원 평가 (1)
제가 매우 감사한 점은 강사가 모든 내용을 얼마나 잘 설명했는지입니다. Finance이 제 전공 분야는 아니지만, 모든 참가자가 동일한 페이지에 있도록 했으며, 남은 시간을 유지했습니다. 연습은 적절한 간격에 배치되었습니다. Communication는 참가자들과의 소통은 항상 있었습니다. 자료는 너무 많지도, 적지도 않았습니다. 그는 복잡한 주제를 더 잘 설명하여 모든 사람이 이해할 수 있도록 했습니다.
Diana
Course - ChatGPT for Finance
기계 번역됨