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

참가자 수


참가자별 가격

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예정된 코스

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