AI in FinTech & Open Banking Innovation 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

AI in Financial Services is a strategic enabler for risk reduction, customer experience, and operational efficiency.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at financial services executives, fintech managers, and compliance officers with limited prior exposure to artificial intelligence who wish to understand how to responsibly and effectively implement AI solutions in their institutions.

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

• Understand the strategic value of AI in financial services.
• Identify and mitigate ethical risks associated with AI models.
• Navigate the regulatory landscape for AI in finance.
• Design responsible AI governance and implementation frameworks.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Case study analysis and group exercises.
• Application of ethical frameworks to realistic financial scenarios.

Course Customization Options

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

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.

AI is transforming WealthTech by enabling highly personalized financial services, intelligent advisory platforms, and enhanced user experiences.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level finance and technology professionals who wish to design, evaluate, or implement AI-driven solutions for personalized wealth management and robo-advisory services.

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

• Understand how AI is applied in wealth management and digital advisory platforms.
• Design intelligent systems for personalized portfolio recommendations.
• Incorporate behavioral finance data and preferences into advisory algorithms.
• Evaluate ethical and regulatory concerns in automated investment advice.

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 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 is a subset of Artificial Intelligence focused on creating systems that learn from data and make predictions or decisions without being explicitly programmed.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level finance professionals who wish to apply machine learning and AI techniques to real-world problems such as fraud detection, credit scoring, and risk modeling.

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

• Understand the core machine learning concepts relevant to finance.
• Apply supervised and unsupervised learning algorithms to financial datasets.
• Build and evaluate predictive models for credit risk, fraud detection, and market analysis.
• Use Python and scikit-learn to implement machine learning pipelines.

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.