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Course Outline
Finance에 대한 Multimodal AI 소개
- 멀티모달 AI와 금융 응용 프로그램 개요
- 재무 데이터 유형: 구조화된 데이터 대 구조화되지 않은 데이터
- 금융 AI 도입의 과제
Multimodal AI를 통한 위험 분석
- 재무 위험 관리의 기본
- 예측적 위험 평가를 위한 AI 활용
- 사례 연구: AI 기반 신용 평가 모델
AI를 활용한 사기 감지
- 일반적인 금융 사기 유형
- 이상 탐지를 위한 AI 기술
- 실시간 사기 감지 전략
Natural Language Processing (NLP) 재무 텍스트 분석을 위해
- 재무 보고서 및 뉴스에서 통찰력 추출
- 시장 예측을 위한 감정 분석
- 규정 준수 및 감사를 위한 LLM 사용
Computer Vision Finance에서
- AI로 사기 문서 감지
- 인증을 위한 필기 및 서명 분석
- 사례 연구: AI 기반 수표 검증
사기 감지를 위한 행동 분석
- AI로 고객 행동 추적
- Bio메트릭 인증 및 사기 방지
- 의심스러운 활동에 대한 거래 패턴 분석
Finance을 위한 AI 모델 개발 및 배포
- 데이터 전처리 및 기능 엔지니어링
- 금융 애플리케이션을 위한 AI 모델 교육
- AI 기반 사기 탐지 시스템 구축
규제 및 윤리적 고려 사항
- 금융기관의 AI 거버넌스 및 컴플라이언스
- 금융 AI 모델의 편향과 공정성
- 금융 분야에서 책임 있는 AI 활용을 위한 모범 사례
AI 기반 미래 동향 Finance
- 재무 예측을 위한 AI의 발전
- 사기 방지를 위한 새로운 AI 기술
- 은행 및 투자의 미래에서 AI의 역할
요약 및 다음 단계
Requirements
- AI 및 머신러닝 개념에 대한 기본 지식
- 재무 데이터 및 위험 관리에 대한 이해
- Python 프로그래밍 및 데이터 분석 경험
청중
- Finance 전문가
- 데이터 분석가
- 위험 관리자
- 금융 분야의 AI 엔지니어
14 Hours