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Course Outline
Generative AI 소개
- 금융에 적용된 생성 모델 개요 및 관련성
- 생성 모델의 종류: LLMs, GANs, VAEs
- 금융 환경에서의 장점과 한계
Finance을 위한 생성 적대 신경망(GANs)
- GANs 작동 원리: 생성자 vs 판별자
- 합성 데이터 생성 및 사기 시뮬레이션에 대한 응용
- 사례 연구: 테스트를 위한 현실적인 거래 데이터 생성
Large Language Models (LLMs)와 Prompt Engineering
- LLMs가 금융 텍스트를 이해하고 생성하는 방법
- 예측 및 위험 분석을 위한 프롬프트 설계
- 사용 사례: 금융 보고서 요약, KYC, 위험 신호 탐지
Generative AI을 활용한 금융 Forecasting
- 하이브리드 LLM 및 ML 모델을 이용한 시간 시리즈 예측
- 시나리오 생성 및 스트레스 테스트
- 사용 사례: 구조화된 및 비구조화된 데이터를 이용한 수익 예측
사기 탐지 및 이상 식별
- 거래에서 이상 탐지하기 위한 GANs 활용
- 프롬프트 기반 LLM 워크플로우를 통한 신규 사기 패턴 식별
- 모델 평가: 거짓 양성 vs 실제 위험 지표
규제 및 윤리적 영향
- 생성형 AI 출력의 설명 가능성과 투명성
- 금융에서 모델의 허구와 편견의 위험
- 규제 기대사항 준수 (예: GDPR, Basel 가이드라인)
금융 기관을 위한 Generative AI Use Case 설계
- 내부 채택을 위한 비즈니스 사례 구축
- 혁신과 리스크 및 준수를 균형 있게 유지
- 책임 있는 AI 배포를 위한 Go 관리 프레임워크
요약 및 다음 단계
Requirements
- 기본 금융 및 리스크 관리 개념 이해
- 스프레드시트 또는 기본 데이터 분석 경험
- Python에 대한 familiarity는 도움이 되지만 필수는 아님
대상
- 리스크 매니저
- 규정 준수 분석가
- 재무 감사원
14 Hours
회원 평가 (1)
제가 매우 감사한 점은 강사가 모든 내용을 얼마나 잘 설명했는지입니다. Finance이 제 전공 분야는 아니지만, 모든 참가자가 동일한 페이지에 있도록 했으며, 남은 시간을 유지했습니다. 연습은 적절한 간격에 배치되었습니다. Communication는 참가자들과의 소통은 항상 있었습니다. 자료는 너무 많지도, 적지도 않았습니다. 그는 복잡한 주제를 더 잘 설명하여 모든 사람이 이해할 수 있도록 했습니다.
Diana
Course - ChatGPT for Finance
기계 번역됨