香港現場金融人工智慧培訓

此香港的讲师主导培训涵盖金融服务中的AI治理与战略风险管理。课程聚焦于伦理影响、监管框架及监督机制的建立。学员将学习如何将人工智能战略与合规要求及组织目标相契合。

本課程為在香港授課之即時訓練（線上或離線），專為中階金融專業人士、風險分析師與AI工程師設計，旨在協助其開發與部署用於金融自動化及詐欺偵測的AI驅動解決方案。

完成本訓練後，學員將能夠：

• 理解AI在金融自動化與詐欺偵測中的角色。
• 建構用於偵測不正當交易之AI模型。
• 運用機器學習進行即時風險評估。
• 部署具AI功能的金融監控系統。

這門在 香港 舉行的講師主講實地培訓，將賦予金融實務人員及 IT 人員在本地實施 Ollama 的技能。參與者將學習如何部署、設定並整合大型語言模型至安全的金融工作流，並應用合規性及自動化的最佳實踐。

銀行數位產品中的AI應用是一門針對中階銀行專業人員的40小時香港課程。內容涵蓋AI驅動的數位產品設計、敏捷開發及數據驅動的客戶體驗。學員將透過實務工作坊，掌握增強銀行產品的實用技能。

此 instructor-led 培訓課程在 香港 領域中，協助財務專業人員使用 WrenAI 進行 KPI 建模並設計合規感知儀表板。學員將習得整合資料來源、確保審計合規，以及建構風險管理報告的實務技能，以支持有效決策。

本課程在 香港 中由導師帶領，協助專業人員設計基於LangGraph的金融解決方案。學員將學習如何實現符合監管要求的工作流，整合數據標準，並部署具備強大治理、可觀測性與合規控制措施的系統。

本課程爲講師指導的培訓（線上或線下），面向中級金融專業人士、數據分析師、風險管理人員和AI工程師，旨在幫助他們利用多模態AI進行風險分析和欺詐檢測。

通過本課程，學員將能夠：

• 瞭解多模態AI在金融風險管理中的應用。
• 分析結構化和非結構化金融數據以進行欺詐檢測。
• 實施AI模型以識別異常和可疑活動。
• 利用自然語言處理（NLP）和計算機視覺進行金融文檔分析。
• 在現實金融系統中部署AI驅動的欺詐檢測模型。

本課程爲講師指導的培訓，香港（線上或線下），旨在幫助金融專業人士利用ChatGPT優化工作流程，提升數據分析和報告能力。

通過本課程，學員將能夠：

• 瞭解ChatGPT的基礎知識及其工作原理。
• 使用ChatGPT自動化金融任務，如數據錄入和報告生成。
• 利用ChatGPT分析金融數據，獲取洞察並做出明智決策。
• 開發針對特定金融用例的定製ChatGPT模型。

本課程爲講師指導的培訓，在香港（線上或線下）進行，面向中級金融專業人士和金融科技開發者，旨在通過AI驅動的提示工程技術，提升財務分析、風險管理和決策能力。

培訓結束後，參與者將能夠：

• 理解提示工程在金融應用中的基礎知識。
• 利用AI模型進行財務預測和市場情緒分析。
• 使用AI提示自動化財務報告和數據提取。
• 通過優化提示開發AI驅動的風險評估模型。
• 在金融領域使用AI時確保合規性和倫理考慮。

這個在香港舉辦的5天課程，為財務專業人士提供進階分析、AI輔助Python及代理型AI技能。學習建立智慧儀表板、簡化總帳營運，並為財務分析、報告與策略決策支援設計自主工作流程。

在香港的課程中探索金融領域的AI。學習機器學習在風險管理、欺詐檢測及預測中的應用。了解銀行業的AI、監管合規及生成式AI工具。獲取驅動數據驅動決策與創新的技能。

这个为期五天的综合培训课程旨在让学员深入了解人工智能如何革新金融系统。通过理论知识与实践应用相结合，学员将探索专为金融领域量身定制的前沿人工智能技术。课程结束时，学员将掌握必要的技能和见解，以便在金融决策流程、风险管理、欺诈检测、算法交易、客户服务以及金融机构内的其他关键领域有效运用人工智能技术。本课程旨在赋予专业人士所需的专业知识，以应对人工智能驱动金融不断变化的格局，并在日益激烈的行业竞争中保持领先。<\/span> <\/p>

AI正迅速成為現代產品管理的基礎。它改變了我們發現客戶需求、定義解決方案以及做出決策的方式。正如電力革命改變了工業一樣，人工智慧正在重塑產品的構建、驗證和演進方式。

這是一門由講師帶領的現場培訓（線上或線下）。它面向產品負責人、Scrum Master和敏捷教練。這些人希望了解AI如何增強產品負責人角色，並強化決策能力。

完成此培訓後，參與者將能夠：

• 理解人工智慧基礎。區分傳統AI與生成式AI（GenAI）。
• 應用產品負責人的七種偏好立場。包括新的Orchestrator立場。利用AI強化每一種立場。例如Visionary、Experimenter或Customer Representative。
• 掌握有效的提示技巧。將AI工具視為具有專業技能的智能協作者。
• 加深對客戶的理解。創建AI支援的Persona，用於假設測試和探索。同時保持與客戶的真實接觸。
• 使用3x3框架等結構化框架，制定並傳達清晰的产品願景。利用AI塑造和視覺化敘事。
• 使用生成式AI工具加速原型製作和假設測試。例如生成模擬圖或產品概念。
• 利用AI工具支援產品決策。根據價值、可行性及用戶影響，分析、優先排序和評估功能。
• 使用AI自動化或委派日常常規任務。如電子郵件、持份者管理、筆記記錄。專注於戰略和創意工作。
• 主導關於AI倫理、偏見和資料安全的討論。確保負責任和可持續的AI採用。
• 識別並設計有價值的AI應用場景。這些場景需 tailored 到特定的產品和组织背景。
• 探索和實驗大約20種不同的AI工具和模型。涵蓋生產力助手、原型平台、生成式視頻、圖像和編碼解決方案。