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课程大纲
模块1:金融AI导论
- 人工智能基础
- 机器学习和生成式AI概述
- 金融服务中的AI趋势
- AI采用的好处与挑战
模块2:银行和金融服务中的AI应用
- 智能客户服务和聊天机器人
- 信用评分和贷款优化
- 财富管理和机器人顾问服务
- 开放银行和金融科技创新
模块3:利用AI进行金融数据分析
- 数据驱动的决策
- 预测分析和预测
- 客户行为分析
- 市场趋势预测
模块4:AI用于风险管理
- 信用风险评估
- 市场风险分析
- 操作风险监控
- 基于AI的早期预警系统
模块5:欺诈检测和反洗钱(AML)
- 欺诈检测技术
- 交易监控系统
- 异常检测模型
- 反洗钱合规应用
模块6:金融生成式AI
- 大型语言模型(LLMs)
- AI辅助财务报告
- 自动报告生成
- 面向金融专业人士的提示工程
模块7:AI治理、伦理和合规
- 负责任AI原则
- 金融服务中的法规要求
- AI风险管理框架
- 数据隐私和安全考量
模块8:AI战略与实施
- 制定AI路线图
- 商业案例开发
- 应变管理和采用
- 衡量AI项目成功
模块9:实践工作坊和案例研究
- 真实世界的金融AI应用案例
- 风险和合规场景
- AI工具演示
- 小组讨论和练习
要求
参与者应具备:
- 对金融服务、银行、会计或投资概念的基本理解。
- 熟悉业务报告和数据分析。
- 无需具备AI或编程经验。
- 对金融领域的数字化转型和新兴技术感兴趣。
35 小时
客户评论 (1)
我已经有一些我了解的报告,我会使用今天看到的一些提示。
Kelly Cotham
课程 - Copilot for Finance and Accounting Professionals
机器翻译