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코스 개요
금융을 위한 다중 모드 AI 개요
- 다중 모드 AI와 그 금융 응용 프로그램 개요
- 구조화된 데이터와 비구조화된 데이터 유형
- 금융 AI 채택의 어려움
다중 모드 AI를 활용한 위험 분석
- 금융 위험 관리 기초
- 예측적 위험 평가를 위한 AI 활용
- 사례 연구: AI 기반 신용 점수 모델
AI를 활용한 사기 검출
- 일반적인 금융 사기 유형
- 이상 징후 검출을 위한 AI 기술
- 실시간 사기 검출 전략
금융 텍스트 분석을 위한 자연어 처리(NLP)
- 금융 보고서와 뉴스에서 통찰력을 추출
- 시장 예측을 위한 감성 분석
- 규제 준수 및 감사를 위한 LLM 활용
금융에서의 컴퓨터 비전
- AI를 활용한 사기 문서 검출
- 서명과 필기체 분석을 통한 인증
- 사례 연구: AI 기반 수표 확인
사기 검출을 위한 행동 분석
- AI를 활용한 고객 행동 추적
- 바이오메트릭 인증과 사기 방지
- 의심스러운 활동을 위한 거래 패턴 분석
금융을 위한 AI 모델 개발 및 배포
- 데이터 전처리와 특성 공학
- 금융 응용 프로그램을 위한 AI 모델 훈련
- AI 기반 사기 검출 시스템 배포
규제 및 윤리적 고려사항
- 금융 기관의 AI 거버넌스와 준수
- 금융 AI 모델에서의 편향과 공정성
- 책임 있는 AI 사용을 위한 최선의 방법
AI 기반 금융의 미래 동향
- 금융 예측을 위한 AI 발전
- 사기 방지를 위한 새로운 AI 기술
- 은행과 투자 분야에서의 AI 역할
요약 및 다음 단계
요건
- AI 및 머신 러닝 개념에 대한 기본 지식
- 금융 데이터와 위험 관리에 대한 이해
- Python 프로그래밍과 데이터 분석 경험
대상자
- 금융 전문가
- 데이터 분석가
- 위험 관리자
- 금융 부문의 AI 엔지니어
14 시간
회원 평가 (3)
LLM의 배경/이론, 연습
Joanne Wong - IPG HK Limited
코스 - Applied AI for Financial Statement Analysis & Reporting
기계 번역됨
이것은 저에게 자동화를 만드는 데 도움이 될 새로운 도구에 대한 인식을 열어주었습니다.
Alessandra Parpajola - Advanced Bionics AG
코스 - Machine Learning & AI for Finance Professionals
기계 번역됨
트레이너가 모든 내용을 제시하는 방식에 매우 감명받았습니다. 금융이 제 전문 분야가 아니었지만, 트레이너는 모든 참가자가 같은 페이지에 있도록 하면서도 시간을 잘 맞추었습니다. 연습 문제들은 적절한 간격으로 배치되었습니다. 참가자들과의 소통은 항상 이루어졌습니다. 자료는 완벽했습니다, 너무 많지도, 너무 적지도 않았습니다. 트레이너는 복잡한 주제들을 잘 설명하여 모든 사람이 이해할 수 있도록 했습니다.
Diana
코스 - ChatGPT for Finance
기계 번역됨