Kursplan

AI-grunderna för WealthTech

  • Översikt över WealthTech-innovationslandskapet
  • Kärn-AI-teknologier: övervakad inlärning, NLP, rekommendationssystem
  • Robo-advisors vs hybrida rådgivningsmodeller

Personliga finansiella rekommendationer

  • Förståelse av användarsegmentering och profilering
  • Beteendeekonomi: datakällor och användarinställningsmodellering
  • Rekommendationsmotorer för finansiella mål och portföljer

Naturligt språk och Conversational AI

  • NLP för investerarsentiment och klientinteraktioner
  • Framställning av prompts för finansiella rådgivningsassistenter
  • Chattbotar, röstassistenter och hybrida supportplattformar

AI-förbättrad portföljdesign

  • Riskprofilering med maskininlärning
  • Dynamisk portföljbalansering med AI
  • Inkorporering av ESG och anpassade begränsningar i AI-modeller

Användarupplevelse och engagemang

  • Gränssnittsdesign för transparens och förtroende
  • Förklarbar AI i klientverktyg
  • Personliga finansiella instrumentpaneler och spelifiering

Efterlevnad, etik och reglering

  • Regleringsramverk för digitala rådgivningstjänster (t.ex. MiFID II, SEC)
  • Etik i algoritmisk rådgivning: bias, lämplighet och rättvisa
  • Åtkomlighet och modelldokumentation i WealthTech

Bygga den intelligenta rådgivningsstacken

  • Teknisk arkitektur för AI-baserade wealth-plattformar
  • Intern utveckling vs integrering med fintech-leverantörer
  • Framtida trender: hyperpersonalisering, generativa gränssnitt, LLM-integrering

Sammanfattning och nästa steg

Krav

  • Förståelse för finansiella rådgivnings- och förmögenhetsförvaltningskoncept
  • Erfarenhet av digitala finansiella produkter eller dataanalys
  • Grundläggande kännedom om Python eller relaterade dataverktyg

Målgrupp

  • Förmögenhetsförvaltare
  • Finansiella rådgivare
  • Produktdesigners
 14 timmar

Antal deltagare


Pris per deltagare

Vittnesmål (1)

Kommande Kurser

Relaterade Kategorier