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課程簡介
AI在金融科技領域的定位
- 金融科技演進：從數位化到智慧化
- AI創造價值的領域：個人化、自動化、詐欺偵測
- 來自挑戰者銀行與AI優先平台的案例研究
開放銀行與API基礎架構
- PSD2、開放金融與全球開放銀行框架
- 用於帳戶聚合、支付與資料服務的API
- 使用Postman建置與測試API整合
金融科技創新的機器學習
- 監督式與非監督式ML，應用於信用、KYC與推薦引擎
- 金融科技資料來源：交易串流、行為資料
- 設計低延遲ML管線，以支援即時決策
對話式AI與嵌入式金融
- 運用LLM與聊天機器人提供數位諮詢與支援
- 語音助理與自然語言介面
- AI在嵌入式貸款、保險與儲蓄產品中的應用
RegTech、倫理與合規
- AI在身分驗證與反洗錢監控中的應用
- 金融AI系統中的公平性、偏誤與可解釋性
- 資料使用與自動化的倫理考量
打造AI增強的金融科技產品原型
- 快速原型工具與金融科技沙盒
- 結合AI，繪製使用者旅程與加值功能
- 設計思考，實現負責任且包容的金融服務
AI與開放金融的未來
- 自主金融與預測性銀行的趨勢
- AI治理與持續演變的法規環境
- 制定AI優先產品藍圖的策略規劃
總結與後續步驟
最低要求
- 了解金融產品與數位平台
- 具備資料驅動的產品設計或開發經驗
- 對API架構與AI應用案例有興趣
目標學員
- 產品經理
- 金融科技創辦人
- 策略主管
14 小時
客戶評論 (1)
我已有一些了解的报告，我会使用今天看过的一些提示。
Kelly Cotham
課程 - Copilot for Finance and Accounting Professionals
機器翻譯
