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

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Price per participant

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