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코스 개요
1일차: 뱅킹에서의 빅데이터 및 AI 소개
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뱅킹에서의 빅데이터 개요
- 빅데이터의 정의와 특성
- 뱅킹 섹터에서의 빅데이터 중요성
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뱅킹에서의 AI 소개
- AI 개념 및 응용 개요
- 빅데이터와 AI의 교차점
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규제 환경
- 뱅킹 규제 및 검사 과정 이해
- 규제 요구 사항을 충족시키기 위한 데이터와 기술의 역할
2일차: 빅데이터 기술과 프레임워크
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빅데이터 도구와 기술
- 하둡, 스파크 등 빅데이터 플랫폼 개요
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뱅킹에서의 데이터 소스
- 내부 및 외부 데이터 소스 식별과 활용
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데이터 관리 최선의 관행
- 데이터 품질, 보안, 거버넌스 관리
3일차: 뱅킹 검사 과정에서의 AI 기술
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머신러닝과 AI 기초
- 머신러닝과 AI의 핵심 개념
- 지도학습 vs. 비지도학습
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뱅킹 검사에서의 AI 응용
- 위험 평가, 사기 검출, 이상치 탐지
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모델 개발 및 평가
- 뱅킹 검사를 위한 예측 모델 구축
- 주요 성과 지표 및 평가 기법
4일차: 효과적인 검사를 위한 데이터 분석
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데이터 분석 기법
- 탐색적 데이터 분석 및 시각화
- 뱅킹과 관련된 통계 방법 및 데이터 마이닝 기법
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검사를 위한 분석 실시
- 트렌드, 패턴, 위험 식별을 위한 분석 활용
- 규제 평가를 위한 대시보드 및 보고 도구 개발
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윤리와 준법감시
- 뱅킹에서의 빅데이터와 AI 사용의 윤리적 고려사항
- 준법감시 및 규제 도전 과제 극복
5일차: 미래 트렌드와 구현 전략
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뱅킹 검사에서의 신기술
- 뱅킹에 영향을 미치는 혁신(예: 블록체인, 자연어 처리) 개요
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구현 계획
- 뱅킹 검사 과정에서 빅데이터와 AI를 통합하는 최선의 관행
- 기술 채택 및 변화 관리를 위한 로드맵
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과제와 해결 방안
- 새로운 기술 채택의 현재 과제 논의
- 빅데이터 및 AI 구현 장벽 극복 전략
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요약 및 마무리
- 교육의 핵심 내용 요약
- Q&A 세션 및 피드백 수집
요건
이 프로그램은 뱅킹 전문가들이 검사 과정을 최적화하고 데이터 기반 의사결정을 강화하며 위험 관리를 개선하고 새로운 기술을 효과적으로 통합할 수 있도록 설계되었습니다. 참가자들은 금융 분야에서의 빅데이터와 AI의 현재 상황에 대한 통찰력을 얻어, 이 도구들을 활용하여 더 나은 운영 효율성과 경쟁 우위를 확보할 수 있게 됩니다.
35 시간
회원 평가 (2)
트레이닝 분위기, 트레이너의 지식, 그리고 통찰력 있는 자료
Rizma Aulia Rachman - Lembaga Penjamin Simpanan
코스 - Big Data and AI in Connection to Bank Examination Process
기계 번역됨
일상 작업에서 AI 사용 연습
Rahmad Sanjaya - Lembaga Penjamin Simpanan
코스 - Big Data and AI in Connection to Bank Examination Process
기계 번역됨