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Course Outline
1일차: 은행의 Big Data와 AI 소개
- •은행의 Big Data 개요
o Big Data의 정의 및 특징
o 은행 부문의 Big Data 중요성 - 은행의 AI 소개
o AI 개념 및 응용 프로그램 개요
o Big Data와 AI의 교차점 - 규제 환경
o 은행 규제 및 검사 과정을 이해하는 방법
o 규제 요구 사항을 충족하기 위한 데이터와 기술의 역할
2일차: Big Data 기술 및 프레임워크
- Big Data 도구 및 기술
o Hadoop, Spark, 기타 Big Data 플랫폼 개요 - 은행의 데이터 소스
o 내부 및 외부 데이터 소스를 식별하고 활용하는 방법 - Data Management 최선의 방법
o 데이터 품질, 보안 및 관리를 관리하는 방법
3일차: 은행 검사 과정의 AI 기술
- Machine Learning 및 AI 기본 사항
o 머신러닝 및 AI의 핵심 개념
o 감독형 학습 vs. 비감독형 학습 - 은행 검사에서의 AI 응용
o 리스크 평가, 사기 탐지 및 이상 탐지 - 모델 개발 및 평가
o 은행 검사를 위한 예측 모델 구축
o 주요 성과 지표 및 평가 기법
4일차: 효과적인 검사를 위한 데이터 분석
- 데이터 분석 기법
o 탐색적 데이터 분석 및 시각화
o 은행에 관련된 통계적 방법 및 데이터 마이닝 기법 - 검사를 위한 분석 구현
o 분석을 사용하여 트렌드, 패턴 및 리스크 식별
o 규제 평가를 위한 대시보드 및 보고 도구 개발 - 윤리 및 준수
o Big Data과 AI를 은행에서 사용하는 윤리적 고려 사항
o 준수 및 규제 문제 해결 방법
5일차: 미래 트렌드 및 구현 전략
- 은행 검사의 새로운 기술
o 블록체인, 자연어 처리 등 은행에 영향을 미치는 혁신 개요 - 구현 계획
o Big Data과 AI를 은행 검사 과정에서 통합하는 최선의 방법
o 기술 채택 및 변화 관리를 위한 로드맵 - 문제점 및 해결책
o 새로운 기술 채택에 대한 현재 문제점 논의
o AI와 Big Data 구현을 위한 장벽 극복 전략 - 종료 및 결론
o 교육에서 얻은 주요 요점 요약
o Q&A 세션 및 피드백 수집
Requirements
이 프로그램은 검사 절차를 최적화하고 데이터 기반 의사 결정력을 강화하며, 리스크 관리를 개선하고, 새로운 기술이 운영에 효과적으로 통합될 수 있도록 금융 전문가들을 강화하는 것을 목표로 합니다. 참가자들은 금융 분야에서 Big Data과 인공지능(AI)의 최신 동향을 이해하여 운영 효율성과 경쟁력을 높이는 데 이 도구를 활용할 수 있습니다.
35 Hours
회원 평가 (2)
훈련 분위기, 트레이너의 지식, 그리고 통찰력 있는 자료
Rizma Aulia Rachman - Lembaga Penjamin Simpanan
Course - Big Data and AI in Connection to Bank Examination Process
Machine Translated
과제: 일상 업무에서의 AI 활용
Rahmad Sanjaya - Lembaga Penjamin Simpanan
Course - Big Data and AI in Connection to Bank Examination Process
Machine Translated
