Course Outline

다중 모달 인트로덕션 AI for Finance

  • 금융 응용을 위한 다중 모달 AI 개요
  • 금융 데이터 종류: 구조화된 데이터 vs. 비구조화된 데이터
  • 금융 AI 도입의 도전 과제

Multimodal AI를 통한 리스크 분석

  • 금융 리스크 관리 기본 원리
  • 예측 리스크 평가에 AI 활용
  • 사례 연구: AI 기반 신용 점수 모델

AI를 통한 사기 탐지

  • 일반적인 금융 사기 유형
  • AI를 이용한 이상 탐지 기법
  • 실시간 사기 탐지 전략

금융 텍스트 분석을 위한 Natural Language Processing (NLP)

  • 금융 보고서와 뉴스에서 인사이트 추출
  • 시장 예측을 위한 감정 분석
  • 규제 준수 및 감사를 위한 LLM 활용

Computer Vision in Finance

  • AI를 통한 사기 문서 탐지
  • 인증을 위한 필적 및 서명 분석
  • 사례 연구: AI 기반 수표 확인

사기 탐지를 위한 행동 분석

  • AI로 고객 행동을 추적
  • Bio 메트릭 인증 및 사기 방지
  • 의심스러운 활동에 대한 거래 패턴 분석

Finance을 위한 AI 모델 개발 및 배포

  • 데이터 전처리 및 특성 공학
  • 금융 응용을 위한 AI 모델 학습
  • AI 기반 사기 탐지 시스템 배포

규제 및 윤리적 고려 사항

  • 금융 기관에서의 AI 통치 및 준수
  • 금융 AI 모델의 편향 및 공정성
  • 금융에서의 책임 있는 AI 사용 최적 방법

AI 기반 Finance의 미래 동향

  • 금융 예측을 위한 AI 발전
  • 사기 예방을 위한 새로운 AI 기법
  • AI의 은행 및 투자의 미래 역할

요약 및 다음 단계

Requirements

  • 인공지능과 머신러닝 개념에 대한 기본 지식
  • 금융 데이터와 리스크 관리 이해
  • Python 프로그래밍 및 데이터 분석 경험

대상자

  • Finance 전문가
  • 데이터 분석가
  • 리스크 관리자
  • 금융 부문의 AI 엔지니어
 14 Hours

Number of participants


Price per participant

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