AI in Financial Services: Strategy, Ethics & Regulation Training Course

AI is transforming how financial institutions assess creditworthiness, price risk, and optimize lending decisions.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level finance professionals who wish to apply artificial intelligence to enhance credit scoring models, manage risk more effectively, and improve lending operations.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand key AI methods used in credit scoring and risk prediction.
• Build and evaluate credit scoring models using machine learning algorithms.
• Interpret model outputs for regulatory compliance and transparency.
• Apply AI techniques to improve underwriting, loan approval, and portfolio management.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Lots of exercises and practice.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

Η Τεχνητή Νοημοσύνη (AI) μεταρρυθμίζει τον τρόπο με τον οποίο τα χρηματοοικονομικά ινστιτούτα ανιχνεύουν πλagiές και εμποδίζουν την αυλή διαφθορά μέσω σοφιστικοποιημένης, ημερήσιας ανάλυσης εξαχθέντων κεντρών συναλλαγών.

Αυτός ο εκπαιδευτικός, ζωντανός διαμορφωτής (σε ή μέσα από το δίκτυο) σχεδιάζεται για επίπεδο μέση προфессионаλισμό, οι οποίοι επιθυμούν να εφαρμόσουν όργανα εξάγων από την μηχανή και AI για την αυτομάτου και προώθησης της ανίχνευσης χρηματοοικονομικών εγκλημάτων, έλεγχου συμμόρφωσης και διαχείρισης των λειτουργικών αξιοπιστοποίηση.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Κατανοήσουν τις περιγραφές χρήσης AI στην ανίχνευση πλagiών και έλεγχο AML.
• Σχεδιάζουν και εφαρμόζουν μοντέλα για τον ανίχνευση ατυπικών περιστατικών και σκοριγμό των συναλλαγών.
• Αξιοποιούν AI βασισμένη σε γράφους για την ανίχνευση κινδύνου δικτύων.
• Βοηθήσουν στην προβολή ηθικών, εξηγούμενα και συμμορφιστικά μοντέλων αποδόσεων.

Φόρμα του Μαθήματος

• Δυναμική σύνοψη και συζήτηση.
• Πολλά ασκήσεις και πρακτικό χρέωση.
• Απειροδίκευτη εφαρμογή σε ένα όχθη λάβρυς απολαύτης περιβάλλον.

Προσαρμοστικές Επιλογές Εκπαίδευσης

• Για να αιτήσετε μια προσαρμοστική εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, παρακαλώ επικοινωνήστε μαζί μας για να συμφωνήσετε.

Ενδεχόμενη δεξιότητα:

• Κατανόηση των πλagiών κινδύνου και AML διαδικασιών
• Εμπειρία στην ανάλυση δεδομένων ή εγχώριας γνώσης και εκτόξευσης
• Βασική προσέγγιση στη Python ή πλατφόρμες ανάλυσης δεδομένων

Πληθυσμός Σχεδίαση

• Επιχειρήσεις πλagiών κινδύνου
• Στοιχεία AML συμμόρφωσης ομάδες
• Διαχειριστές ασφάλειας

Εισαγωγή της AI στο Financial Crime

• Περιγραφή πλagiών και AML στη δυτική χρηματοπιστωτική εποχή
• Παραδοσιακά και AI-βασικές προσεγγίσεις
• Μελέτες περιπτώσεων από το Mastercard, JPMorgan και παγκόσμια Τράπεζες

Machine Learning για Ανίχνευση Συναλλαγών

• Εξοικειωμένη μάθηση για το προσόν σκόρ και τον κατηγοριοποίηση
• Αδιάφορη μάθηση για την ανίχνευση ατυπικών περιστατικών
• Κατασκευή ενός ροή καταμέτρησης για τη συζήτηση και αποκατάσταση έως διαδικασίες

Αναλύσεις Γραφημάτων και Διάκριση Κινδύνου Δικτύου

• Σχεδίαση σχέσεων μεταξύ των ανώτεροι και συναλλαγών
• Ανίχνευση πλασματικών πλagiών χρησιμοποιώντας AI γράφων
• Πρακτική με Neo4j ή δυσία σχεδίαση

Natural Language Processing (NLP) για το AML

• Τέξτας βιβλιοθήκη κατά τη διάρκεια πείτρων θεώρησης πελατών (CDD)
• Περιφημημένη μποϊκότα αναγνώριση όνομάτων (NER) σε λίστες παρακολούθησης
• Παρακαλώ δεσμευτή μέσου από εγχωριά τεκμηρίωση και ενδεικτικών σημαντικός έκθεσης (SARs)

Μοντέλων Governance και Εξήγηση

• Κατασκευή εξηγούμενων και αποδόσεις αποτελέσματα μοντέλων
• Ανίχνευση αναθροισμών και ελάστική στον πλagiών εντός των αλγορίθμων ημέτερου
• Χρήση των XAI χαρακτηριστικά στο συμμόρφωση περιβάλλοντα

Ηθικό, Διοίκηση και Κινδύνους Μοντέλου

• Συμμόρφωση με AML και KYC πλαίσια (π.χ. FATF, FinCEN, EBA)
• Ηθική AI στον έλεγχο ανάλυσης και πελατών
• Σχόλια κριτηρίων και διοικητική περιβάλλοντα

Στρατηγικές Εξαρτημάτωσης και Προοπτικές Τάξης

• Η συνδυασμός του AI μοντέλων σε αντίστοιχα περιβάλλοντα των συναλλαγών
• Αναπαραγωγή κύκλους και μηχανισμοί ενημέρωσης από τα μοντέλα
• Εξέλιξη του γενικοποιήσεως AI στον έλεγχο πλagiών και SAR χρήση αυτομάτου

Επισύναψη και Επόμενοι βήτισμα

O AI μετατρέπει την FinTech εμποδίζοντάς την να δημιουργήσει αυτόματα, υπερ-ιδιατύπωση και ασφαλή πρακτικά χρηματοοικονομικά υπηρεσία.

Αυτός ο διδασκαλικός (online ή απευθείας στη συνέδρια) είναι προορισμένος για ειδικούς της FinTech με βαθμό κατάληψης από ξενοφώτες ως μέσου επίπεδου, οι οποίοι πρόκειται να εξερευνήσουν τη συγκλίνουσα προσέγγιση μεταξύ AI, APIs και διεθνών θεωριών Open Banking για να σχεδιάσουν επόμενη γενιά χρηματοοικονομικών προϊόντων.

Τέλος της αυτής της διαμόρφωσης, οι συμμετέχοντες θα μπορέσουν να:

• Συνειδητοποιήσουν πώς το AI και τα machine learning εφαρμόζονται σε χρηματοοικονομικά μέτρα FinTech.
• Συλλογή από Open Banking APIs και πρωτότυπου προϊόντος για δημιουργία.
• Σχεδιάσουν AI-κινητοποιήσεις χαρακτηριστικών για τα digital wallets, neobanks και financial assistants.
• Επικοινωνήσουν την ευφυΐα με οργανικά, ρυθμιστικά, αξιολογητικά και ασφαλεία στοιχεία.

Σχέδιο της Μάθησης

• Διαπράξιμη διάλεξη και συζήτηση.
• Πολλά ασκήσεις και πρακτικές εφαρμογές.
• Χειροποίηση υλικών σε περιβάλλον live-lab.

Προτύπωση Προσαρμογής της Διδασκαλίας

• Για αίτηση για προσαρμοσμένη μάθηση σε αυτό το επόμενο, παρακαλώ διαβάζεται.

Artificial Intelligence is a powerful set of techniques used to develop intelligent trading systems that analyze market data, make predictions, and execute strategies autonomously.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level finance professionals who wish to apply AI techniques in trading and asset management, focusing on signal generation, portfolio optimization, and algorithmic strategies.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand the role of AI in modern financial markets.
• Use Python to build and backtest algorithmic trading strategies.
• Apply supervised and unsupervised learning models to financial data.
• Optimize portfolios using AI-driven techniques.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Lots of exercises and practice.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

Η Τεχνητή Νοημοσύνη (AI) μεταρρυθμίζει τη WealthTech επιτρέποντάς τους να παρέχουν υψηλόβαθμους προσωπικοποιημένους φινανσιακούς υπηρεσίες, εξειδικευμένους πλατφόρμες συμβουλευτικών υπηρεσιών και βελτιωμένες εμπειρίες χρήσης.

Αυτό το πρόγραμμα εκπαίδευσης με οδηγό (παγκύμηνη διαδικτύου ή σε προσωπική υπηρεσία) φιλοξενεί επιχειρηματικούς και τεχνολογικούς επαγγελματίες μετάδυσης που θέλουν να σχεδιάσουν, αξιολογήσουν ή να εφαρμόσουν λύσεις υποστηριζόμενες από AI για προσωπικοποιημένα φιλάρθρωση πλούτου και ρομπό-βουν συμβουλευτικές υπηρεσίες.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι μεταφράσεις θα μπορούν να:

• Εντυπωσιάζουν πώς τέχνητη νοημοσύνη εφαρμόζεται στη φιλάρθρωση πλούτου και στις δικτυακές πλατφόρμες υποστήριξης.
• Σχεδιάζουν ικανοποιημένα σύστημα για προσωπικοποιημένες προτάσεις τυπολογία.
• Ενσωματώνουν δεδομένα φινανσιακής συμπεριφοράς και προτιμήσεις σε υπολογιστικά γεωμετρικά.
• Αξιολογούν εθικές και νομοθετικές ανησυχίες στην επαυτοματισμό ράντυ.

Σχήμα του Κούρσου

• Διαλεκτική ομιλία και συζήτηση.
• Πολλά ασκήσεις και πρακτικές δραστηριότητες.
• Λειτουργία υπολογιστικών σε ένα βιβλίο-ζωή περιβάλλον εφαρμογής.

Πιθανότητες Προσαρμογής του Κούρσου

• Για να ζητήσετε προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το κούρσο, παρακαλώ επικοινωνήστε μαζί μας για να σχεδιάσετε.

Προϋπόθεση

• Μια κατώτερη κατανόηση των ορίζουσες πλήρους συμβουλευτικάς και φιλάρθρωσης πλούτου
• Εμπειρία με δικτυακές φινανσιακές προϊόντα ή ανάλυση δεδομένων
• Βασική επίγνωση του Python ή σχετικών εργαλείων δεδομένων

Ακροατής

• Επαγγελματίες στη φιλάρθρωση πλούτου
• Φινανσιακοί συμβουλευτές
• Σχεδιαστές προϊόντων

Τεχνητή Νοημοσύνη για WealthTech

• Περιγραφή της Πλατφόρμα προϊόντων της WealthTech
• Κύριες τεχνολογίες τέχνητης νοημοσύνης: υποψήφια μάθηση, NLP, συστήματα προτάσεων
• Ρομπό-βουν και σύνθετα αναλυτικές υπολογιστικά μοντέλα

Προσωπικοποιημένες Φινανσιακές Προτάσεις

• Ερμηνεία χρήστη συγκόλληση και τύπου
• Φινανσιακή συμπεριφορά: πηγές δεδομένων και μοντέλα χρήστη ενθυμισμό
• Προτάσεις μηχανής για οικονομικά στόχους και προσωπικές τυπολογίες

Φυσική Γλώσσα και Conversational AI

• NLP για ενθουσιασμό ράντυ και διεξοδικές συνεργασίες
• Εκπαίδευση τεχνητής γλώσσας για αναλυτικά μηχανής υποστήριξης
• Chatbots, φωνές συμβουλευτές και μίγμα πλατφόρμες υποστήριξης

AΙ-Προώθηση Σχεδιασμός Προσωπικής Τυπολογίας

• Τύπου προφίλ ανάλυση χρησιμοποιώντας μηχανικό μάθηση
• Παγκίω και συγκεντρωτικό μέσα ΜΗΧΑΝΙΚΟ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΩΝ
• Ενσωμάτωση ESG και δικαίωμα περιορισμών σε AI μοντέλα

Χρήστης Εμπειρία και Συμμετοχή

• Σχεδιασμός διασύνδεση για αλήθεια και εμπιστοσύνη
• AΙ-εξηγήσιμα σε προϊόντα προσωπικές μάχη
• Πλούτου εφαρμογών και παιχνίδι τυπολογιών

Eθικό, Ηθική και Nομοθεσία

• Νομοθετικά πλαίσια για δικτυακές υπηρεσίες (για παράδειγμα, MiFID II, SEC)
• Ηθική σε αλγορίθμους γνώση: προτιμήσεις, αξιόπιστο και δίκαιο
• Aιφνιδιαστικότητα και έγγραφο μοντέλων σε WealthTech

Κτίση του προσώπου υποστήριξης Στάκ

• Τεχνολογική αρχιτεκτονική για AI-βασισμένους πλατφόρμες πλούτου
• Εσωτερική δημιουργία και ενσωμάτωση με τεχνολογικές οδηγό
• Σχέση: υπερπροσωπικότητα, γενικού συμβουλευτική διαλογισμών, LLM οδηγό

Επίσυνα

Η εφαρμοσμένη Τεχνητή Νοημοσύνη (AI) παράγει νέους επίπεδου απόδοσης και λογικότητα στο τρόπο με τον οποίο οι επαγγελματίες χρηματοοικονομικών αναλύουν και καταχωρούν τη δραστηριότητα επιχειρήσεων.

Αυτός ο εξέλιξη από μάθηση που γίνεται υπό τον καθηγητή (διακομματικά ή στην ίδια περιοχή) είναι αποδεδειγμένος για επαγγελματίες μεσαίου επιπέδου χρηματοοικονομικών που θέλουν να συνδυάσουν εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης στις διαδικασίες αναφορών χρηματοοικονομικών καθυστέρησης για να ενισχύσουν την ακρίβεια, να αυτοματοποιήσουν επαναλαμβανόμενες δράσεις και να έχουν προοριστικές ειδήσεις.

Στο τέλος αυτής της μάθησης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Αυτοματοποιήσουν τη αφαιρεση δεδομένων από χρηματοοικονομικά έγγραφα με εργαλεία AI.
• Εφαρμόζουν λογιστικά προσδιοριστικά μοντέλα για ανάλυση τάσεων και άνομαλιών σε χρηματοοικονομικά πληροφόρημα.
• Χρησιμοποιήσουν γενικευμένη AI να διαβούν στη αποδοχή μικρών ποσοστών, κωδικευμένες αναφορές, και εικασίες έγκλισης.
• Ερμηνεύουν τα προϊόντα AI σε μια υπευθυνότητα σε και εφαρμόζουν τη δήλωση σε χρηματοοικονομικές αναφορές και πλάνο.

Μορφή Καθήκοντος

• Επεξεργασία διαλέξεων και συζητήσεων.
• Πολλά πρότυπα και εξάσκηση.
• Μέσα εφαρμογής με λειτουργία live-lab.

Προσανατολισμός Καθήκοντος

• Για να αιτηθεί ένα προσωποποιημένο μάθηση για αυτό το καθήκον, παρακαλώ επικοινωνήστε μαζί μας να διοργανώσουμε.

Προηγούμενη Εκπαίδευση

• Αλληλεπίδραση με σημαντικά χρηματοοικονομικά πληροφόρημα και μέτρα
• Εμπειρία χρήσης των εξωτερικών συστημάτων ή βασικών πληθυσμού δεδομένων
• Κάποια απόφαση για Python ή πρόθυμοτητα να χρησιμοποιήσουμε εικονικές εικόνες αυξημένων θεμάτων

Αудитория

• Χρηματοοικονομικοί αναλύστες εταιρειών
• Ομάδες FP&A
• Γραμματείς

Βάση του ΤΕΧΝΗΤΗΣ Νοημοσύνης για επαγγελματίες χρηματοοικονομικών

• Τι είναι AI και τεχνητή νοημοσύνη στο πλαίσιο των χρηματοοικονομικών
• Είδη μοντέλων AI: κατηγορίες, απόβαση, γενικευμένα μοντέλα
• Υπεύθυνη AI: ακρίβεια, διαφάνεια και ηθική χρήση στην αναφορά

Αυτοματός των Δεδομένων Επεξεργασίας Χρηματοοικονομικών

• Χρήση εργαλείων AI για πρόσληψη δεδομένων και αφαιρεση από PDFs και spreadsheet
• Καθάρισμα και μετατροπή δεδομένων για ανάλυση
• Χρήση OCR, NLP, και LLMs να ερμηνεύουν το πείρασμα των χρηματοοικονομικών κειμένων

AI-Τεχνητής ανάλυση χρηματοοικονομικών πληροφόρησης

• Αυτοματοποιημένος ανάλυση με αντίστοιχα και βασική σύγκριση
• Ανίχνευση τάσεων και ανάλυση έγκλισης με προσδιοριστικό λογισμικό
• Βιαζόντας σύνθεση επιχορήγησης χρησιμοποιώντας AI-powered αριθμητές δίκτυα

Generative AI για στοιχειωδή Αναφορά

• Χρήση LLMs να καθορίσουμε executive summaries και ανάλυση έγκλισης
• Δημιουργεί management discussion & analysis (MD&A) με στήριξη AI
• Prompt πολιτιστικό επένδυση για τη χρηματοοικονομική διάσχιση και έλεγχο ακρίβειας

Σενάριο προγραμματισμός και Forecasting με AI

• Εισαγωγή σε τυποποίηση σεναρίων και δοκιμή με ML
• Σχεδιάζουν δυναμικές χερσαίες για εσόδω, αποδασμού, και πρόβλεψη έξοδω
• Πίεζουν τη Χρηματοδότηση υπό μακροχρονικά υποθέσεις

Ενσωμάτωση AI στις αυτόματους και ομάδες FP&A

• Αξιοκρατία spreadsheet ρύθμιση με Python ή πρόσθετα AI
• Συνεργατικά εργαλεία και αυτομάτωση για τέταρτο/μήνια σύνοψη
• Ενσωμάτωση AI στους Excel, Power BI ή περιβαλλόντων FP&A platforms

Audit, Governance και εσωτερικά έλεγχα

• AI μηχανισμός δημιουργίας και προετοιμασία εσωτερική αποδοχή
• Αποθήκευση υποθέσεις και AI τύπου για συμμόρφωση
• Αναθέτωντας έλεγχα για αυτομάτωση με τη χρήση AI σε χρηματοοικονομικές πλαίσια

Σύνοψη και Επόμενα Βήματα

Generative AI is a class of artificial intelligence techniques used to generate new content or predictions from existing data, including Large Language Models (LLMs) and Generative Adversarial Networks (GANs).

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at beginner-level to intermediate-level finance professionals who wish to apply generative AI for forecasting, anomaly detection, and compliance in financial services.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand the foundational concepts behind generative AI models.
• Apply LLMs and GANs to use cases such as fraud detection and synthetic data generation.
• Design effective prompts for financial forecasting and reporting support.
• Evaluate ethical and regulatory considerations in generative AI applications.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Lots of exercises and practice.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

Machine Learning είναι μια υποσημείωση της Τεχνητής Νοημοσύνης που συγκεντρώνεται στη δημιουργία συστημάτων που μαθαίνουν από δεδομένα και έρχονται σε συμπεράσματα ή λαμβάνουν αποφάσεις χωρίς να έχουν προγραμματιστεί εκτός του.

Αυτή η διδασκαλία, με κάθελο (διαπράξεις ή υπό γέφυρα), στοχεύει σε επίπεδη οικονομικούς εμπειρογνώμονες που θέλουν να εφαρμόσουν τεχνικές μηχανικής μάθησης και AI σε πρακτικά προβλήματα όπως η ανίχνευση επιβάρυνσης, το credit scoring και το risk modeling.

Στο τέλος αυτής της διδασκαλίας, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Συνεισφέρουν στις βασικές κoncepts της machine learning που αφορούν την χρηματοδότηση.
• Εφαρμόζεται supervised και unsupervised μάθηση algorithms σε datasets financial.
• Κατασκευάζουν και αξιολογούν τα προβλέποντα models για credit risk, ανίχνευση επιβάρυνσης και market analysis.
• Χρησιμοποιήσουν Python και scikit-learn για να εφαρμόσουν περίπτωσεις machine learning.

Μορφή της διδασκαλίας

• Συνεχής εξέγηση και συζήτηση.
• Πολλά ορόσημα και πράξεις.
• Χειροποίηση implementation σε υφιστάμενο-lab περιβάλλον.

Προαιρετικές επιλογές customization διδασκαλίας

• Για να ζητήσετε μια προσωποποιημένη εκπαίδευση γι' αυτό το δάσκαλο, παρακαλώ συνομιλήστε μαζί μου να ρυθμίσετε.