Applied AI for Financial Statement Analysis & Reporting 교육 과정

• 신용 점수와 위험 예측에 사용되는 주요 인공지능 방법을 이해합니다.
• 머신러닝 알고리즘을 사용하여 신용 점수 모델을 구축하고 평가합니다.
• 규제 준수와 투명성을 위해 모델 출력을 해석합니다.
• 대출 승인 및 포트폴리오 관리를 개선하기 위해 인공지능 기술을 적용합니다.

• 상호작용형 강의 및 토론.
• 다양한 연습과 과제.
• 실제 실험실 환경에서의 실습 구현.

• 이 강의를 커스텀화하려면, 요청을 위해 문의해 주십시오.

• 사기 탐지와 금융 세탁 방지(FATF) 모니터링에서 AI 사용 사례 이해.
• 이상 탐지와 거래 점수화 모델 설계 및 구현.
• 네트워크 위험 탐지를 위한 그래프 기반 AI 활용.
• 윤리적이고 설명 가능한, 규제 준수 모델 배포 보장.

• 대화형 강의 및 토론.
• 다양한 연습과 문제 해결.
• 라이브 랩 환경에서 직접 구현.

• 이 강좌에 맞춤형 교육을 요청하려면, 맞춤형 교육을 요청하려면 연락 주십시오.

• 금융 서비스에서의 AI의 전략적 가치를 이해합니다.
• AI 모델과 관련된 윤리적 위험을 식별하고 완화합니다.
• 금융에서의 AI 규제 환경을 탐색합니다.
• 책임감 있는 AI 가이드라인 및 구현 프레임워크를 설계합니다.

수업 형식

• 상호작용이 가능한 강의와 토론입니다.
• 사례 연구 분석 및 그룹 연습입니다.
• 현실적인 금융 시나리오에 윤리적 프레임워크를 적용합니다.

수업 맞춤화 옵션

• 이 강의를 위한 맞춤형 교육을 요청하려면, 연락하여 안내해 주시기 바랍니다.

• AI와 머신러닝이 FinTech 사용 사례에서 어떻게 적용되는지 이해합니다.
• 제품 혁신을 위해 Open Banking API와 데이터 통합을 활용합니다.
• 디지털 지갑, 네오뱅크 및 금융 어시스턴트용 AI 기반 기능을 설계합니다.
• 혁신을 규제, 윤리 및 보안 고려 사항에 맞게 조정합니다.

• 대화형 강의 및 토론.
• 다양한 연습과 운동.
• 라이브-랩 환경에서 직접 실행.

• 이 코스의 맞춤형 트레이닝을 요청하려면, 연락하여 조치해 주세요.

Artificial Intelligence is a powerful set of techniques used to develop intelligent trading systems that analyze market data, make predictions, and execute strategies autonomously.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level finance professionals who wish to apply AI techniques in trading and asset management, focusing on signal generation, portfolio optimization, and algorithmic strategies.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand the role of AI in modern financial markets.
• Use Python to build and backtest algorithmic trading strategies.
• Apply supervised and unsupervised learning models to financial data.
• Optimize portfolios using AI-driven techniques.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Lots of exercises and practice.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

• 부자 관리 및 디지털 상담 플랫폼에서 AI가 어떻게 적용되는지 이해합니다.
• 개인화된 포트폴리오 추천을 위한 지능형 시스템을 설계합니다.
• 행동 재무 데이터와 선호도를 상담 알고리즘에 통합합니다.
• 자동화된 투자 상담의 윤리적 및 규제 문제점을 평가합니다.

강의 형식

• 대화형 강의 및 토론.
• 많은 연습 및 연습.
• 라이브 랩 환경에서 직접 구현합니다.

강의 맞춤화 옵션

• 이 강의에 대한 맞춤형 트레이닝을 요청하려면 연락하여 안내해드립니다.

Generative AI is a class of artificial intelligence techniques used to generate new content or predictions from existing data, including Large Language Models (LLMs) and Generative Adversarial Networks (GANs).

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at beginner-level to intermediate-level finance professionals who wish to apply generative AI for forecasting, anomaly detection, and compliance in financial services.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand the foundational concepts behind generative AI models.
• Apply LLMs and GANs to use cases such as fraud detection and synthetic data generation.
• Design effective prompts for financial forecasting and reporting support.
• Evaluate ethical and regulatory considerations in generative AI applications.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Lots of exercises and practice.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

Machine Learning is a subset of Artificial Intelligence focused on creating systems that learn from data and make predictions or decisions without being explicitly programmed.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level finance professionals who wish to apply machine learning and AI techniques to real-world problems such as fraud detection, credit scoring, and risk modeling.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand the core machine learning concepts relevant to finance.
• Apply supervised and unsupervised learning algorithms to financial datasets.
• Build and evaluate predictive models for credit risk, fraud detection, and market analysis.
• Use Python and scikit-learn to implement machine learning pipelines.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Lots of exercises and practice.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.