연락처 정보

코스 개요

금융 분야용 멀티모달 AI 개요

  • 멀티모달 AI의 기본 개념 및 금융 분야 내 적용 사례
  • 구조화된 데이터와 비구조화된 데이터: 각각의 특징과 활용법
  • 금융 분야에서 AI 도입 시 직면하는 과제들

멀티모달 AI를 활용한 리스크 분석

  • 금융 리스크 관리의 기본 원리
  • 예측형 리스크 평가에 AI 적용하기
  • 사례 연구: AI 기반 신용 점수 산출 모델

AI를 활용한 사기 탐지 방법론

  • 금융 분야에서 발생하는 주요 사기 유형들
  • 이상 행동 식별을 위한 AI 기법 활용법
  • 실시간 사기 탐지 전략 구현 방안

금융 문서 분석을 위한 자연어 처리 기술

  • 금융 보고서 및 뉴스 콘텐츠에서 유용한 정보 추출법
  • 시장 동향 예측을 위한 감성 분석 활용법
  • 규제 준수 및 감사 업무에 LLM 적용 방안

금융 분야에서의 컴퓨터 비전 기술 활용

  • AI를 활용해 사기성 문서를 탐지하는 방법
  • 인증 절차에서 서명 및 필체 분석 기법
  • 사례 연구: AI 기반 수표 검증 시스템 구현

행동 패턴 분석을 통한 사기 탐지 전략

  • 고객의 행동 양상을 AI로 모니터링하는 방법
  • 생체 인증 기술 및 사기 예방에의 활용 방안
  • 의심스러운 행동 징후를 파악하기 위한 거래 패턴 분석법

금융 분야 AI 모델 개발 및 배포 절차

  • 데이터 전처리와 특성 추출 기법
  • 금융 관련 문제 해결을 위한 AI 모델 훈련 방법
  • 사기 탐지 시스템 구축 및 실제 환경에 배포하는 절차

규제 준수와 윤리적 측면 고려사항

  • 금융 기관에서의 AI 거버넌스 및 법규 준수 방안
  • 금융 AI 모델 개발 시 편향성과 공정성 문제 해결법
  • 책임감 있는 AI 활용을 위한 최선의 관행 사례들

금융 분야에서의 AI 발전 동향 전망

  • 금융 예측 분석 기술의 최신 진화 양상
  • 사기 방지를 위한 혁신적 AI 기법 개발 현황
  • 미래 금융 서비스 및 투자 분야에서의 AI 역할 전망

요약 및 향후 발전 방향 논의

요건

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

수강 대상

  • 금융 업계 종사자
  • 데이터 분석가
  • 리스크 관리 담당자
  • 금융 분야의 AI 엔지니어
 14 시간

참가자 수


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