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課程簡介
AI在信用風險中的基礎與機遇
- 傳統與AI驅動的信用風險模型
- 信用評估中的挑戰:偏見、可解釋性與公平性
- AI在貸款中的實際案例研究
信用評分模型的數據
- 數據來源:交易數據、行爲數據與替代數據
- 貸款決策中的數據清理與特徵工程
- 風險預測中的類別不平衡與數據稀缺處理
Machine Learning用於信用評分
- 邏輯迴歸、決策樹與隨機森林
- 提升評分準確性的梯度提升(LightGBM、XGBoost)
- 模型訓練、驗證與調優技術
AI驅動的貸款工作流程
- 自動化借款人細分與貸款風險評估
- AI增強的承銷與審批流程
- 使用機器學習進行動態定價與利率優化
模型可解釋性與負責任AI
- 使用SHAP與LIME解釋預測結果
- 信用模型中的公平性:偏見檢測與緩解
- 符合監管框架(如ECOA、GDPR)
Generative AI在貸款場景中的應用
- 使用LLM進行申請審查與文檔分析
- 針對借款人溝通與洞察的提示工程
- 用於模型測試的合成數據生成
AI在信用中的戰略與Go治理
- 構建內部AI能力與外部解決方案
- 模型生命週期管理與治理最佳實踐
- 未來趨勢:即時信用評分、開放銀行集成
總結與下一步
最低要求
- 瞭解信用風險基礎知識
- 具備數據分析或商業智能工具的使用經驗
- 熟悉Python或願意學習基本語法
受衆
- 貸款經理
- 信用分析師
- Fintech創新者
14 時間:
客戶評論 (3)
LLMs的背景/理論,練習
Joanne Wong - IPG HK Limited
課程 - Applied AI for Financial Statement Analysis & Reporting
機器翻譯
它讓我瞭解了可以幫助我創建自動化的新工具
Alessandra Parpajola - Advanced Bionics AG
課程 - Machine Learning & AI for Finance Professionals
機器翻譯
我非常欣賞培訓師的講解方式。即使金融不是我的專業領域,我也能理解所有內容。他確保每位參與者都能跟上進度,同時把握好時間。練習的安排也很合理。與參與者的溝通始終暢通。材料恰到好處,不多不少。他對一些較複雜的內容進行了詳細闡述,讓每個人都能理解。
Diana
課程 - ChatGPT for Finance
機器翻譯