Εκπαίδευση Τεχνητή Νοημοσύνη για τα Χρηματοοικονομικά στην Αθήνα

Αυτό το πρακτικό πρόγραμμα εκπαίδευσης με καθηγητή στην Αθήνα καλύπτει τη διακυβέρνηση της AI και τη διαχείριση στρατηγικού κινδύνου στους χρηματοοικονομικούς τομείς. Εστιάζει στις ηθικές επιπτώσεις, τα κανονιστικά πλαίσια και τη δημιουργία μηχανισμών επιτήρησης. Οι συμμετέχοντες μαθαίνουν να συντονίζουν τις στρατηγικές AI με τη συμμόρφωση και τους οργανωσιακούς στόχους.

Αυτή η εκπαίδευση με εκπαιδευτή, ζωντανή σε Αθήνα (ενεργειακά ή προσώπω) απευθύνεται σε επαγγελματίες χρηματοοικονομικών θεμάτων, αναλυτές κινδύνου και μηχανικούς AI ενδιάμεσου επιπέδου που επιθυμούν να αναπτύξουν και να εφαρμόσουν λύσεις με βάση την AI για την αυτοματοποίηση χρηματοοικονομικών θεμάτων και την ανίχνευση εξαπατάσεων.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Κατανοήσουν τον ρόλο της AI στην αυτοματοποίηση χρηματοοικονομικών θεμάτων και την ανίχνευση εξαπατάσεων.
• Κατασκευάσουν μοντέλα AI για την ανίχνευση παράνομων συναλλαγών.
• Εκμεταλλευτούν το machine learning για την αξιολόγηση κινδύνου σε πραγματικό χρόνο.
• Εφαρμόσουν συστήματα παρακολούθησης χρηματοοικονομικών θεμάτων με βάση την AI.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση με εκπαιδευτή στο Αθήνα εξοπλίζει τους χρηματοοικονομικούς επαγγελματίες και το προσωπικό ΤΠΕ με τις δεξιότητες υλοποίησης του Ollama τοπικά. Οι συμμετέχοντες μαθαίνουν να συγκεντρώνουν, να ρυθμίζουν και να ενσωματώνουν μεγάλα μοντέλα γλώσσας σε ασφαλείς χρηματοοικονομικές ροές εργασίας, εφαρμόζοντας βέλτιστες πρακτικές συμμόρφωσης και αυτοματοποίησης.

Η Τεχνητή Νοημοσύνη για Ψηφιακά Προϊόντα στις Τράπεζες είναι μια εκπαίδευση 40 ωρών στο Αθήνα για τραπεζικούς επαγγελματίες ενδιάμεσου επιπέδου. Καλύπτει τον σχεδιασμό ψηφιακών προϊόντων με ΤΝ, την ευέλικτη ανάπτυξη και τις εμπειρίες πελατών βασισμένες σε δεδομένα. Οι συμμετέχοντες αποκτούν πρακτικές δεξιότητες για την ενίσχυση τραπεζικών προϊόντων μέσω πρακτικών εργαστηρίων.

Ανακαλύψτε πώς να αξιοποιήσετε το Copilot για Χρηματοοικονομικά για να βελτιστοποιήσετε τις αναφορές και να ενισχύσετε την παραγωγικότητα. Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή στην Αθήνα εξοπλίζει τους επαγγελματίες με πρακτικές δεξιότητες τεχνητής νοημοσύνης για την αυτοματοποίηση λογιστικών εργασιών, τη δημιουργία χρηματοοικονομικών αναφορών και την παραγωγή πληροφοριών, ενισχύοντας την αποδοτικότητα στην καθημερινή σας ροή εργασίας.

Αυτή η εκπαίδευση με εκπαιδευτή στο Αθήνα βοηθά τους επαγγελματίες του χρηματοοικονομικού τομέα να χρησιμοποιήσουν το WrenAI για τη μοντελοποίηση KPI και τον σχεδιασμό ταμπλό ευαίσθητων σε ρυθμιστικές απαιτήσεις. Οι συμμετέχοντες αποκτούν πρακτικές δεξιότητες στην ενσωμάτωση πηγών δεδομένων, διασφαλίζοντας τη συμμόρφωση ελέγχου και τη δημιουργία αναφορών διαχείρισης κινδύνων για αποτελεσματική λήψη αποφάσεων.

Αυτή η εκπαίδευση με καθηγητή στο Αθήνα εξοπλίζει τους επαγγελματίες να σχεδιάζουν λύσεις χρηματοοικονομικού τομέα βάσει LangGraph. Οι συμμετέχοντες μαθαίνουν να υλοποιούν ροές εργασίας ευθυγραμμισμένες με τις ρυθμιστικές απαιτήσεις, να ενσωματώνουν τυπολογίες δεδομένων και να επιπλοτούν συστήματα με ισχυρούς ελέγχους διακυβέρνησης, παρατηρησιμότητας και συμμόρφωσης.

Αυτή η εκπαίδευση με καθοδήγηση εκπαιδευτή, ζωντανά σε Αθήνα (διαδικτυακά ή με φυσική παρουσία) απευθύνεται σε επαγγελματίες του χρηματοοικονομικού τομέα μεσαίου επιπέδου, αναλυτές δεδομένων, διαχειριστές κινδύνων και μηχανικούς τεχνητής νοημοσύνης που επιθυμούν να αξιοποιήσουν την πολυτροπική ΤΝ για ανάλυση κινδύνου και ανίχνευση απάτης.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Κατανοούν πώς η πολυτροπική ΤΝ εφαρμόζεται στη διαχείριση χρηματοοικονομικών κινδύνων.
• Αναλύουν δομημένα και μη δομημένα χρηματοοικονομικά δεδομένα για την ανίχνευση απάτης.
• Υλοποιούν μοντέλα ΤΝ για τον εντοπισμό ανωμαλιών και ύποπτων δραστηριοτήτων.
• Αξιοποιούν την επεξεργασία φυσικής γλώσσας (NLP) και την υπολογιστική όραση για ανάλυση χρηματοοικονομικών εγγράφων.
• Αναπτύσσουν μοντέλα ανίχνευσης απάτης που βασίζονται στην ΤΝ σε πραγματικά χρηματοοικονομικά συστήματα.

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, ζωντανή σε Αθήνα (διαδικτυακά ή σε φυσική παρουσία) απευθύνεται σε επαγγελματίες του χρηματοοικονομικού τομέα που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το ChatGPT για να βελτιστοποιήσουν τις ροές εργασίας τους και να ενισχύσουν τις δυνατότητές τους στην ανάλυση δεδομένων και την υποβολή αναφορών.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Να κατανοούν τα βασικά του ChatGPT και τον τρόπο λειτουργίας του.
• Να χρησιμοποιούν το ChatGPT για την αυτοματοποίηση χρηματοοικονομικών εργασιών, όπως η καταχώριση δεδομένων και η δημιουργία αναφορών.
• Να αναλύουν χρηματοοικονομικά δεδομένα με το ChatGPT για την εξαγωγή πληροφοριών και τη λήψη τεκμηριωμένων αποφάσεων.
• Να αναπτύσσουν προσαρμοσμένα μοντέλα ChatGPT για συγκεκριμένες χρηματοοικονομικές περιπτώσεις χρήσης.

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, ζωντανή σε Αθήνα (online ή δια ζώσης) απευθύνεται σε επαγγελματίες χρηματοοικονομικών μεσαίου επιπέδου και προγραμματιστές fintech που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν τεχνικές μηχανικής προτροπών υποστηριζόμενες από Τεχνητή Νοημοσύνη για να βελτιώσουν τη χρηματοοικονομική ανάλυση, τη διαχείριση κινδύνων και τη λήψη αποφάσεων.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Να κατανοήσουν τις θεμελιώδεις αρχές της μηχανικής προτροπών σε χρηματοοικονομικές εφαρμογές.
• Να αξιοποιήσουν μοντέλα Τεχνητής Νοημοσύνης για χρηματοοικονομικές προβλέψεις και ανάλυση συναισθήματος αγοράς.
• Να αυτοματοποιήσουν τη χρηματοοικονομική αναφορά και την εξαγωγή δεδομένων χρησιμοποιώντας προτροπές Τεχνητής Νοημοσύνης.
• Να αναπτύξουν μοντέλα αξιολόγησης κινδύνου υποστηριζόμενα από Τεχνητή Νοημοσύνη μέσω βελτιστοποιημένων προτροπών.
• Να διασφαλίσουν τη συμμόρφωση και τις ηθικές θεωρήσεις κατά τη χρήση Τεχνητής Νοημοσύνης στα χρηματοοικονομικά.

Αυτό το μάθημα 5 ημερών στο Αθήνα εξοπλίζει τους επαγγελματίες των οικονομικών με δεξιότητες προηγμένης ανάλυσης, Python με υποστήριξη AI και agent-based AI. Μάθετε να δημιουργείτε έξυπνους πίνακες ελέγχου, να απλοποιείτε τις λειτουργίες του Γενικού Λογιστικού και να σχεδιάζετε αυτόνομες ροές εργασιών για οικονομική ανάλυση, αναφορά και υποστήριξη στρατηγικών αποφάσεων.

Εξερευνήστε την AI στον χώρο των χρηματοοικονομικών σε αυτό το μάθημα στην τοποθεσία Αθήνα. Μάθετε εφαρμογές ML για διαχείριση ρίσκου, ανίχνευση εξαπάτησης και πρόγνωση. Κατανοήστε την AI στην τραπεζική, τη συμμόρφωση στους κανονισμούς και τα εργαλεία γενετικής AI. Αποκτήστε δεξιότητες για την προώθηση της λήψης αποφάσεων με βάση τα δεδομένα και την καινοτομία.

Αυτό το εκτενές πέντεημερο εκπαιδευτικό πρόγραμμα έχει σχεδιαστεί ώστε να παρέχει στους συμμετέχοντες μια βαθιά κατανόηση του τρόπου με τον οποίο η τεχνητή νοημοσύνη (ΤΝ) αναβαθμίζει τα χρηματοοικονομικά συστήματα. Μέσω μιας συνδυασμένης προσέγγισης θεωρητικής γνώσης και πρακτικών εφαρμογών, οι συμμετέχοντες θα εξερευνήσουν τις πιο προηγμένες τεχνικές ΤΝ, εξατομικευμένες ειδικά για τον χρηματοοικονομικό τομέα. Μέχρι το τέλος του μαθήματος, οι συμμετέχοντες θα αποκτήσουν τις δεξιότητες και τη θεωρητική στήριξη που απαιτούνται για την αποτελεσματική αξιοποίηση των τεχνολογιών ΤΝ σε διαδικασίες λήψης χρηματοοικονομικών αποφάσεων, διαχείριση κινδύνου, ανίχνευση απάτης, αλγοριθμικό trading, εξυπηρέτηση πελατών και άλλες κρίσιμες περιοχές μέσα στις χρηματοοικονομικές εταιρείες. Αυτό το μάθημα στοχεύει να εξοπλίσει τους επαγγελματίες με τις απαραίτητες γνώσεις για να διαχειριστούν το αναπτυσσόμενο περιβάλλον της ΤΝ-οδηγούμενης οικονομίας και να παραμείνουν ένα βήμα μπροστά σε έναν όλο και πιο ανταγωνιστικό κλάδο.

Η Τεχνητή Νοημοσύνη (AI) γίνεται γρήγορα η βάση του σύγχρονου διαχείρισης προϊόντος — μεταμορφώνοντας τον τρόπο με τον οποίο ανακαλύπτουμε τις ανάγκες των πελατών, ορίζουμε λύσεις και λαμβάνουμε αποφάσεις. Όπως η ηλεκτρική ενέργεια επανάσχεσε την βιομηχανία, η Τεχνητή Νοημοσύνη διαμορφώνει ξανά τον τρόπο με τον οποίο κατασκευάζονται, επικυρώνονται και εξελίσσονται τα προϊόντα.

Αυτό το εκπαιδευτικό πρόγραμμα με παρουσιαστή, ζωντανά (online ή onsite), απευθύνεται σε Product Owners, Scrum Masters και Agile Coaches που επιθυμούν να κατανοήσουν πώς η AI μπορεί να ενισχύσει τη διαχείριση του προϊόντος και να επιβαρύνει τη λήψη αποφάσεων.

Με το τέλος αυτού του προγράμματος, οι συμμετέχοντες θα είναι ικανοί να:

• Να κατανοούν τα θεμέλια της Τεχνητής Νοημοσύνης και να διακρίνουν μεταξύ της παραδοσιακής AI και της Γενετικής AI (GenAI).
• Να εφαρμόζουν τις επτά προτιμώμενες στάσεις ενός Product Owner (συμπεριλαμβανομένης της νέας στάσης του Orchestrator) και να χρησιμοποιούν την AI για την ενίσχυση κάθε στάσης — όπως η Visionary, η Experimenter ή η Customer Representative.
• Να κατέχουν την αποτελεσματική διατύπωση εντολών (prompting) και να αντιμετωπίζουν τα εργαλεία AI ως intelligent συνεργάτες με εξειδικευμένες δεξιότητες.
• Να εμβαθύνουν την κατανόηση των πελατών και να δημιουργούν προφίλ (personas) υποστηριζόμενα από AI για δοκιμές υποθέσεων και ανακάλυψη, διατηρώντας παράλληλα αυθεντική επαφή με τον πελάτη.
• Να αναπτύσσουν και να επικοινωνούν μια σαφή οράση προϊόντος χρησιμοποιώντας δομημένους πλαισίου όπως το 3x3 Framework, εκμεταλλευόμενοι την AI για τη διαμόρφωση και την οπτικοποίηση αφηγήσεων.
• Να χρησιμοποιούν εργαλεία Γενετικής AI για την επιτάχυνση της προτύπωσης και της δοκιμής υποθέσεων, όπως η δημιουργία mock-ups ή εννοιών προϊόντος.
• Να υποστηρίζουν αποφάσεις προϊόντος χρησιμοποιώντας εργαλεία AI για την ανάλυση, προτεραιοποίηση και αξιολόγηση λειτουργιών βάσει αξίας, εφικτότητας και επιρροής στον χρήστη.
• Να αυτοματοποιούν ή να αναθέτουν καθημερινές ρουτίνας εργασίες (email, διαχείριση μετόχων, σημειώσεις) χρησιμοποιώντας AI για να εστιάσουν σε στρατηγική και δημιουργική εργασία.
• Να ηγούνται συζητήσεων για ηθική της AI, προκατάληψη και ασφάλεια δεδομένων, εξασφαλίζοντας υπεύθυνη και βιώσιμη υιοθέτηση AI.
• Να αναγνωρίζουν και να σχεδιάζουν ενοχικές χρήσεις AI προσαρμοσμένες στο συγκεκριμένο προϊόν και οργανωτικό πλαίσιο.
• Να εξερευνούν και να πειραματίζονται με περίπου 20 διαφορετικά εργαλεία και μοντέλα AI — από βοηθούς παραγωγικότητας και πλατφόρμες προτύπωσης έως γενετικές λύσεις βίντεο, εικόνων και κώδικα.