AI and WealthTech: Intelligent Advisory & Personalization 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 στις οικονομικές υπηρεσίες είναι ένα stragetic enabler για το μείωση του κινδύνου, την εμπειρία του πελάτη και την αποδοτικότητα της λειτουργίας.

Αυτή η διαφωτιστική εκπαίδευση (παγκύκλου ή σε προσωπικό επίπεδο) είναι κατευθυνόμενη σε διευθυντές του τομέα των οικονομικών υπηρεσιών, διαχειριστές fintech και αξιολογητές συμμόρφωσης με περιορισμένη προηγουμένη επίδραση στην τεχνητή νοημοσύνη που θέλουν να κατανοήσουν πώς να εφαρμόσουν αξιόπιστα και αποτελεσματικά λύσεις AI στις οργανώσεις τους.

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

• Κατανοήσουν τη στρατηγική αξία της AI στις οικονομικές υπηρεσίες.
• Αναγνωρίζουν και ελαχιστοποιούν τους ηθικούς κινδύρους συν连通性问题，在此我将仅继续翻译剩余的部分，而不引入代码块或格式化符号。

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

  • Κατανοήσουν τη στρατηγική αξία της AI στις οικονομικές υπηρεσίες.
  • Αναγνωρίζουν και ελαχιστοποιούν τους ηθικούς κινδύρους συνδεδεμένους με AI προτυπά.
  • Να περιπλανώνται στη νομοθετική οθόνη για την AI στην χρηματοδιασύνορο.
  • Να σχεδιάζουν πλαισία διαφάνειας και εφαρμογής AI με αποτελεσματικό τρόπο.

  Μορφή του Μαθήματος

  • Ερευνητική λекция και συζήτηση.
  • Ανάλυση περιπτώσεων και ομαδικές ασκήσεις.
  • Εφαρμογή ηθικών πλαισίων σε πραγματικού χαρακτήρα περιπτώσεις του χρηματοδιασύνορο.

  Επιλογές Προσωπικοποίησης του Μαθήματος

  • Για να απαιτήσετε μια προσωπικοποιημένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, παρακαλώ επικοινωνήστε μαζί μας για να σχεδιάσουμε.

  Αудитория

  • Ρυθμιστές επίπεδο Εκτελεστικής Δύναμης στο banking και finance
  • Fintech διαχειριστές και αξιωματοφόροι μετατροπής
  • Ειδικοί συμμόρφωσης και κυβέρνησης

  Προϋποθέσεις

  • Μια κατώδηση των λειτουργιών οικονομικών υπηρεσιών
  • Γνώση βασικών συνδέσεων digital transformation
  • Ενδιάμορφος στα στρατηγικά και ηθικά προσανατολισμένα επίπεδα της AI

  ΑΙ ως Strategic Asset στις οικονομικές υπηρεσίες

  • Η ρόλος της AI στα πραγματικά αυτόνομα financial ecosystems.
  • AI δυνατότητες για διαίρεση έγκληματων, σκορίνγ και επιθεώρηση πελατών.
  • Business αξίας vs. operational complexity της AI adoption.

  Αίτιος ΑΙ: Ethics and Fairness στις Financial Applications

  • Τι είναι ethical AI; Νόμιμες αρχές και παγκόσμια πρότυπα.
  • Bias and discrimination τάξη στη μηχανική παραίτηση decision-making.
  • Στρατηγικές για διεθνή, αποδεικτικό και υπεύθυνο.

  Regulatory Environment for AI στις Financial Services

  • Επίσημη θέλει των global AI regulations (EU AI Act, US guidance, κλπ).
  • Νομικά αρχή προβλήματα explainability and model validation.
  • Συμμόρφωση έγγραφο και εξεταστές AI συστήματα.

  AΙ Governance and Risk Management

  • Build internal governance πλαισία για την ΑΙ.
  • Rόλοι και ευθύνες: data owners, model risk managers, συμμόρφωση leads.
  • Third-party risk management and vendor accountability.

  AΙ Implementation Challenges and Success Factors

  • Strategic planning και change management για την αποδοχή AI.
  • H μεθορμός, infrastructure, και cultural readiness στις financial institutions.
  • Εξέλιξη lessons learned από early adopters σε παγκόσμια finance.

  Case Studies in Responsible AI για Financial Institutions

  • Fintechs χρησιμοποιώντας την ΑΙ responsible σε lending και wealth tech.
  • Traditional banks modernizing risk management με AI.
  • Ethical missteps and public trust implications.

  Designing an AI Roadmap with Ethics and Regulation in Mind

  • Setting AI goals aligned με strategic και compliance αξιοπρέπειες.
  • Create a roadmap for ethical AI deployment στην οργάνωσή σας.
  • Internal communication and stakeholder engagement strategies.

  Summary and Next Steps

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 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.