Course Outline

Εισαγωγή στο Multimodal AI για το Finance

  • Επισκόπηση της πολυτροπικής τεχνητής νοημοσύνης και των οικονομικών της εφαρμογών
  • Τύποι οικονομικών δεδομένων: δομημένα έναντι μη δομημένων
  • Προκλήσεις στην υιοθέτηση της οικονομικής τεχνητής νοημοσύνης

Ανάλυση κινδύνου με Multimodal AI

  • Βασικές αρχές διαχείρισης χρηματοοικονομικού κινδύνου
  • Χρήση τεχνητής νοημοσύνης για προγνωστική εκτίμηση κινδύνου
  • Μελέτη περίπτωσης: Μοντέλα βαθμολόγησης πιστώσεων που βασίζονται σε AI

Ανίχνευση απάτης με χρήση τεχνητής νοημοσύνης

  • Συνήθεις τύποι οικονομικής απάτης
  • Τεχνικές τεχνητής νοημοσύνης για ανίχνευση ανωμαλιών
  • Στρατηγικές ανίχνευσης απάτης σε πραγματικό χρόνο

Natural Language Processing (NLP) για χρηματοοικονομική ανάλυση κειμένου

  • Εξαγωγή πληροφοριών από οικονομικές εκθέσεις και ειδήσεις
  • Ανάλυση συναισθήματος για πρόβλεψη αγοράς
  • Χρήση LLM για κανονιστική συμμόρφωση και έλεγχο

Computer Vision στο Finance

  • Ανίχνευση πλαστών εγγράφων με AI
  • Ανάλυση χειρογράφου και υπογραφών για έλεγχο ταυτότητας
  • Μελέτη περίπτωσης: Επαλήθευση ελέγχου βάσει τεχνητής νοημοσύνης

Ανάλυση Συμπεριφοράς για Ανίχνευση Απάτης

  • Παρακολούθηση συμπεριφοράς πελατών με AI
  • Bioμετρικός έλεγχος ταυτότητας και πρόληψη απάτης
  • Ανάλυση προτύπων συναλλαγών για ύποπτες δραστηριότητες

Ανάπτυξη και ανάπτυξη μοντέλων AI για Finance

  • Προεπεξεργασία δεδομένων και μηχανική χαρακτηριστικών
  • Εκπαίδευση μοντέλων AI για οικονομικές εφαρμογές
  • Ανάπτυξη συστημάτων ανίχνευσης απάτης που βασίζονται σε τεχνητή νοημοσύνη

Ρυθμιστικά και ηθικά ζητήματα

  • Διακυβέρνηση AI και συμμόρφωση σε χρηματοπιστωτικά ιδρύματα
  • Μεροληψία και δικαιοσύνη στα οικονομικά μοντέλα AI
  • Βέλτιστες πρακτικές για υπεύθυνη χρήση AI στα χρηματοοικονομικά

Μελλοντικές τάσεις στο AI-Driven Finance

  • Προόδους στην τεχνητή νοημοσύνη για χρηματοοικονομικές προβλέψεις
  • Αναδυόμενες τεχνικές AI για την πρόληψη της απάτης
  • Ο ρόλος της τεχνητής νοημοσύνης στο μέλλον των τραπεζών και των επενδύσεων

Περίληψη και Επόμενα Βήματα

Requirements

  • Βασικές γνώσεις τεχνητής νοημοσύνης και μηχανικής μάθησης
  • Κατανόηση οικονομικών δεδομένων και διαχείριση κινδύνων
  • Εμπειρία με Python προγραμματισμό και ανάλυση δεδομένων

Ακροατήριο

  • Finance επαγγελματίες
  • Αναλυτές δεδομένων
  • Διαχειριστές κινδύνου
  • Μηχανικοί AI στον χρηματοοικονομικό τομέα
 14 Hours

Number of participants


Price per participant

Upcoming Courses

Related Categories