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課程簡介

金融服務中的AI入門

  • 銀行與金融業中AI應用概觀
  • 詐欺偵測、風險管理與金融自動化之應用案例
  • 倫理與法規考量

用於詐欺偵測的機器學習

  • 常見詐欺模式與異常
  • 監督學習與非監督學習在詐欺偵測中的應用
  • 建構用於詐欺識別之分類模型

利用AI進行即時風險評估

  • 運用AI進行信用風險評估
  • 用於金融預測之預測建模
  • 風險管理中的AI驅動決策

建構具AI功能的金融監控系統

  • 自動化交易監控與警報
  • 使用NLP進行金融文件分析
  • 將AI代理程式整合至現有金融系統

在金融機構部署AI模型

  • 雲端部署與本地部署之比較
  • 確保AI驅動金融之安全性與合規性
  • 擴展AI模型以應付高交易量

優化AI模型以提升準確度與效率

  • 提升詐欺偵測中模型之精確度與召回率
  • 處理不平衡數據集與假陽性
  • 持續學習與模型再訓練

金融服務中AI的未來趨勢

  • AI驅動之個人化銀行體驗
  • 區塊鏈與AI整合以防範詐欺
  • 用於金融決策之可解釋性AI進展

總結與後續步驟

最低要求

  • 具備金融數據分析經驗
  • 了解機器學習基本概念
  • 熟悉風險管理與詐欺偵測技術

受眾

  • 金融分析師
  • 風險管理團隊
  • 防範詐欺專家
  • AI工程師
 14 小時

人數


每位參與者的報價

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