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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
회원 평가 (2)
이번 교육에서 유추할 수 있는 팁과 권장 프롬프트
Lee Mei Lin - ST Engineering IHQ Pte Ltd
코스 - InVideo AI: Creating Engaging Short-Form Videos
기계 번역됨
적절하고 효과적인 프롬프트 사용
Marses Pacaldo
코스 - Generative AI and Prompt Engineering for Corporate Professionals
기계 번역됨