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課程簡介

模組 1:金融領域的人工智慧簡介

  • 人工智慧基礎概念
  • 機器學習與生成式AI概觀
  • 金融服務的AI趨勢
  • AI導入的優勢與挑戰

模組 2:銀行與金融服務的AI應用

  • 智慧客服與聊天機器人
  • 信用評級與貸款優化
  • 財富管理與機器人投資顧問服務
  • 開放銀行與金融科技創新

模組 3:金融數據分析與AI

  • 數據驅動的決策制定
  • 預測性分析與預測
  • 客戶行為分析
  • 市場趨勢預測

模組 4:風險管理的AI應用

  • 信用風險評估
  • 市場風險分析
  • 營運風險監控
  • AI-based 早期預警系統

模組 5:詐騙偵測與反洗錢(AML)

  • 詐騙偵測技術
  • 交易監控系統
  • 異常偵測模型
  • 反洗錢合規應用

模組 6:金融領域的生成式AI

  • 大型語言模型(LLMs)
  • AI輔助財務報告
  • 自動化報告生成
  • 面向金融專業人員的提示工程

模組 7:AI治理、倫理與合規

  • 負責任的AI原則
  • 金融服務中的法規要求
  • AI風險管理框架
  • 數據隱私與安全考量

模組 8:AI策略與實施

  • 制定AI路線圖
  • 商業案例發展
  • 應變管理與採用策略
  • 衡量AI項目成功率

模組 9:實務工作坊與案例研究

  • 真實世界金融AI應用案例
  • 風險與合規場景
  • AI工具示範
  • 小組討論與演練

最低要求

學員應具備:

  • 對金融服務、銀行業務、會計或投資概念有基本理解。
  • 熟悉業務報告與數據分析。
  • 無需具備先前的AI或程式設計經驗。
  • 對金融領域的數位轉型與新興技術有興趣。
 35 小時

人數


每位參與者的報價

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