문의를 보내주셔서 감사합니다! 팀원이 곧 연락드리겠습니다.
예약을 보내주셔서 감사합니다! 저희 팀 멤버 중 한 분이 곧 연락드리겠습니다.
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
회원 평가 (2)
훈련 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
과제: 일상 업무에서의 AI 활용
Rahmad Sanjaya - Lembaga Penjamin Simpanan
코스 - Big Data and AI in Connection to Bank Examination Process
기계 번역됨