課程簡介

金融服務業中的人工智能介紹

  • 人工智能在銀行和金融中的應用概述
  • 欺詐檢測、風險管理和金融自動化中的用例
  • 倫理和監管考慮

用於欺詐檢測的機器學習

  • 常見的欺詐模式和異常
  • 監督學習與非監督學習在欺詐檢測中的應用
  • 構建用於欺詐識別的分類模型

使用人工智能進行即時風險評估

  • 利用人工智能進行信用風險評估
  • 用於金融預測的預測建模
  • 人工智能驅動的風險管理決策

構建人工智能驅動的金融監控系統

  • 自動化交易監控和警報
  • 使用自然語言處理進行金融文檔分析
  • 將人工智能代理集成到現有金融系統中

在金融機構中部署人工智能模型

  • 基於雲與本地部署的比較
  • 確保人工智能驅動金融的安全性和合規性
  • 爲高交易量擴展人工智能模型

優化人工智能模型的準確性和效率

  • 提高欺詐檢測模型的精確度和召回率
  • 處理不平衡數據集和誤報
  • 持續學習和模型再訓練

金融服務業中人工智能的未來趨勢

  • 人工智能驅動的個性化銀行體驗
  • 區塊鏈與人工智能集成用於欺詐預防
  • 可解釋人工智能在金融決策中的進展

總結與下一步

最低要求

  • 具備金融數據分析經驗
  • 對機器學習概念有基本瞭解
  • 熟悉風險管理和欺詐檢測技術

受衆

  • 金融分析師
  • 風險管理團隊
  • 欺詐預防專家
  • AI工程師
 14 時間:

人數


每位參與者的報價

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