Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
Kursplan
Introduktion till Multimodal AI för Finance
- Översikt över multimodal AI och dess finansiella tillämpningar
- Typer av finansiella data: strukturerade vs. ostrukturerade
- Utmaningar vid antagande av finansiell AI
Riskanalys med Multimodal AI
- Grunderna för finansiell riskhantering
- Använda AI för prediktiv riskbedömning
- Fallstudie: AI-drivna kreditbedömningsmodeller
Bedrägeribekämpning med AI
- Vanliga typer av finansiell bedrägeri
- AI-tekniker för anomalidetektion
- Strategier för bedrägeridetektion i realtid
Natural Language Processing (NLP) för finansiell textanalys
- Extrahera insikter från finansiella rapporter och nyheter
- Sentimentanalys för marknadsprediktion
- Att använda LLM:er för regulatorisk efterlevnad och granskning
Computer Vision i Finance
- Detektera falska dokument med AI
- Analysera handskrift och signaturer för autentisering
- Fallstudie: AI-driven kontrollverifiering
Adferdsanalys för bedrägeridetektion
- Spåra kundbeteende med AI
- Bio metrisk autentisering och bedrägeribekämpning
- Analysera transaktionsmönster för misstänkta aktiviteter
Utveckling och implementering av AI-modeller för Finance
- Dataförbehandling och funktionsteknik
- Utbildning av AI-modeller för finansiella tillämpningar
- Implementering av AI-baserade system för bedrägeridetektion
Regulatoriska och etiska överväganden
- AI-styrning och efterlevnad i finansiella institutioner
- Fördomar och rättvisa i finansiella AI-modeller
- Bästa praxis för ansvarsfull AI-användning inom finans
Framtida trender inom AI-drivna Finance
- Framsteg inom AI för finansiell prognostisering
- Framväxande AI-tekniker för bedrägeribekämpning
- AI:s roll i framtiden för bankverksamhet och investeringar
Sammanfattning och nästa steg
Krav
- Grundläggande kunskaper i AI- och maskininlärningskoncept
- Förståelse för finansiella data och riskhantering
- Erfarenhet av Python programmering och dataanalys
Målgrupp
- Finance yrkesverksamma
- Dataanalytiker
- Riskhanterare
- AI-ingenjörer i den finansiella sektorn
14 timmar