연락처 정보

코스 개요

웰스테크를 위한 인공지능 기초

  • 웰스테크 혁신 환경의 개요 살펴보기
  • 주요 AI 기술들: 지도학습, 자연어 처리, 추천 시스템 등
  • 로보어드바이저와 하이브리드형 자문 모델의 차이점 비교

개인 맞춤형 금융 추천 서비스

  • 고객 세그먼트 분류 및 프로파일링 방법 이해하기
  • 행동금융학: 데이터 출처와 고객 의도 모델링에 대해 알아보기
  • 금융 목표 달성을 위한 포트폴리오 추천 엔진 구현하기

자연어 처리와 대화형 AI

  • 투자자의 감정 파악 및 고객 상담에 활용되는 NLP 기술 이해하기
  • 금융 자문 도우미 개발을 위한 프롬프트 엔지니어링 기법 습득하기
  • 챗봇, 음성 비서 및 하이브리드형 지원 플랫폼 구축 방법 알아보기

AI 기반 포트폴리오 설계 기술

  • 머신러닝을 활용한 리스크 프로파일링 수행하기
  • 인공지능에 의해 동적으로 조정되는 포트폴리오 재조정 기법 이해하기
  • ESG 요소 및 개별 제약사항을 AI 모델 설계 시 반영하는 법 배우기

사용자 경험과 참여 유도 전략

  • 투명성과 신뢰성을 높이는 인터페이스 디자인 기법 알아보기
  • 고객용 툴에 적용되는 설명 가능한 AI 기술 이해하기
  • 개인 금융 대시보드와 게이미피케이션 전략 도입 방법 살펴보기

규제 준수, 윤리성 및 법규 이해하기

  • 디지털 자문 서비스 관련 법규(예: MiFID II, SEC 규정) 이해하기
  • 알고리즘 기반 조언에서의 윤리적 문제들: 편향성 및 공정성 보장 방안 살펴보기
  • 웰스테크 플랫폼 내 모델 감사 기능과 문서화 절차 이해하기

지능형 자문 시스템 개발을 위한 아키텍처 설계

  • AI 기반 자산관리 플랫폼의 기술 구조 및 설계 원칙 알아보기
  • 내부적으로 개발할 것인가, 핀테크 업체의 솔루션을 활용할 것인가 선택하기
  • 향후 전망: 초개인화 서비스, 생성형 인터페이스, 대규모 언어 모델(Large Language Model) 통합 등 살펴보기

요약 및 다음 단계 안내

요건

  • 자산관리 및 금융 상담 관련 개념에 대한 이해
  • 디지털 금융 제품 활용 혹은 데이터 분석 경험이 있는 경우
  • Python이나 기타 데이터 처리 도구에 대한 기본적인 지식

대상자

  • 자산관리 전문가
  • 금융 상담사
  • 제품 디자이너
 14 시간

참가자 수


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예정된 코스

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