코스 개요

1일차: 은행업에서의 빅 데이터와 AI 소개

  • 은행업에서의 빅 데이터 개요
    • 빅 데이터의 정의 및 특성
    • 빅 데이터의 은행 부문에서의 중요성
  • 은행업에서의 AI 소개
    • AI 개념 및 응용 개요
    • 빅 데이터와 AI의 교차점
  • 규제 환경
    • 은행 규제 및 감사 과정 이해
    • 규제 요구 사항을 충족하기 위한 데이터와 기술의 역할

2일차: 빅 데이터 기술 및 프레임워크

  • 빅 데이터 도구 및 기술
    • Hadoop, Spark 등 빅 데이터 플랫폼 개요
  • 은행업에서의 데이터 소스
    • 내부 및 외부 데이터 소스 식별 및 활용
  • 데이터 관리 최선의 관행
    • 데이터 품질, 보안, 거버넌스 관리

3일차: 은행 감사 과정에서의 AI 기술

  • 머신 러닝 및 AI 기본 개념
    • 머신 러닝과 AI의 핵심 개념
    • 지도 학습 vs. 비지도 학습
  • 은행 감사에서의 AI 적용
    • 위험 평가, 사기 탐지, 이상 탐지
  • 모델 개발 및 평가
    • 은행 감사용 예측 모델 구축
    • 주요 성능 지표와 평가 기법

4일차: 효과적인 감사 위한 데이터 분석

  • 데이터 분석 기법
    • 탐색적 데이터 분석 및 시각화
    • 은행 관련 통계 방법 및 데이터 마이닝 기술
  • 감사용 분석 실시
    • 분석을 이용한 트렌드, 패턴, 위험 식별
    • 규제 평가를 위한 대시보드 및 보고 도구 개발
  • 윤리와 준법
    • 빅 데이터와 AI를 은행에 활용할 때의 윤리적 고려 사항
    • 준법 및 규제 도전 과제 탐색

5일차: 미래 트렌드와 구현 전략

  • 은행 감사에서의 신기술
    • 뱅킹에 영향을 미치는 혁신 개요 (예: 블록체인, 자연어 처리)
  • 구현 계획
    • 은행 감사 과정에 빅 데이터와 AI를 통합하는 최선의 관행
    • 기술 채택 및 변화 관리를 위한 로드맵
  • 과제와 해결 방안
    • 신기술 채택의 현재 과제 논의
    • 빅 데이터와 AI 구현 장벽 극복 전략
  • 마무리 및 결론
    • 교육의 주요 내용 요약
    • Q&A 세션 및 피드백 수집

요건

이 프로그램은 은행 전문가들이 감사 과정을 최적화하고 데이터 기반 의사결정, 위험 관리를 개선하며, 새로운 기술을 효율적으로 통합하여 활용할 수 있도록 설계되었습니다. 참가자들은 금융 분야에서의 빅 데이터와 AI의 현재 상황에 대한 인사이트를 얻어, 이 도구들을 활용하여 운영 효율성과 경쟁 우위를 높이는 방법을 배우게 됩니다.

 35 시간

참가자 수


참가자당 가격

회원 평가 (2)

예정된 코스

관련 카테고리