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코스 개요

금융 서비스 분야에서의 생성형 AI 개론

  • 생성형 AI에 대한 개요와 금융 서비스 분야와의 연관성
  • 리스크 평가, 사기 탐지 및 고객 참여 유도를 위한 AI 기반 솔루션 사례들
  • 금융 산업에서 생성형 AI 활용 시의 주요 이점과 과제

환경 설정 방법

  • OpenAI API 및 Google Cloud Platform 소개
  • 계정 생성 및 AI 도구 활용법
  • 기본 설정과 초기 환경 구성 절차

리스크 평가를 위한 AI 솔루션 개발

  • 리스크 평가에서 생성형 AI의 역할 이해하기
  • 신용 점수 산출 및 대출 승인을 위한 AI 모델 구축 방법
  • 리스크 요인 분석 및 금융 성과 예측 기법

생성형 AI를 활용한 사기 탐지

  • 사기 탐지와 예방 시 직면하는 주요 문제점들
  • 이상 징후 감지 및 패턴 인식을 위한 생성형 AI 활용법
  • 사기 행위 식별을 위한 AI 모델 개발 절차

AI를 활용한 고객 참여도 향상 방안

  • 금융 서비스 분야에서의 개인화 및 맞춤형 서비스 구현
  • 고객 지원 및 상호작용을 위한 AI 기반 챗봇 개발 방법
  • AI로 도출된 추천 내용과 인사이트를 통한 고객 경험 향상 전략

금융 시스템에 생성형 AI 솔루션 통합하기

  • API 연동 및 데이터 상호운용성 확보 방안
  • 실제 운영 환경에 AI 모델 배포 절차
  • 대규모 금융 데이터 처리를 위한 AI 솔루션 확장 방법

AI 성능 평가와 해석 가능성 제고

  • AI 성능을 측정하는 지표 및 기준 설정법
  • AI 모델이 도출한 인사이트와 권고 사항 해석 방법
  • AI 의사결정 과정에서 투명성 및 책임 소재 확보 방안

금융 서비스 분야에서의 AI 윤리적 고려사항

  • AI 모델 설계 시 공정성 및 차별 방지 원칙 준수
  • 개인정보 보호 문제와 데이터 보안 대책 마련
  • 관련 규제 요건 및 산업 표준 준수 방법

강의 요약 및 향후 학습 방향 안내

요건

  • 금융 관련 기본 개념에 대한 이해
  • AI 및 머신러닝의 기초 지식(있으면 좋으나 필수는 아님)

대상 청중

  • 금융 분야 전문가
  • 핀테크 개발자
  • AI 관련 전문가
 14 시간

참가자 수


참가자별 가격

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예정된 코스

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