課程簡介

金融服務中的生成式人工智能簡介

  • 生成式人工智能概述及其在金融服務中的相關性
  • 人工智能驅動解決方案在風險評估、欺詐檢測和客戶互動中的案例研究
  • 在金融領域使用生成式人工智能的主要優勢和挑戰

環境設置

  • OpenAI API和Google Cloud Platform簡介
  • 設置賬戶並訪問AI工具
  • 基本配置和初始設置

開發用於風險評估的AI解決方案

  • 理解生成式人工智能在風險評估中的作用
  • 構建用於信用評分和貸款審批的AI模型
  • 評估風險因素並預測財務結果

使用生成式人工智能進行欺詐檢測

  • 欺詐檢測和預防中的挑戰
  • 利用生成式人工智能進行異常檢測和模式識別
  • 開發用於識別欺詐活動的AI模型

通過人工智能增強客戶互動

  • 金融服務中的個性化和定製化
  • 創建AI驅動的聊天機器人以支持客戶互動
  • 通過AI驅動的推薦和洞察提升客戶體驗

將生成式人工智能集成到金融系統中

  • API集成和數據互操作性
  • 在生產環境中部署AI模型
  • 擴展AI解決方案以處理大量金融數據

評估AI性能與可解釋性

  • AI性能評估的指標和基準
  • 解釋AI生成的洞察和推薦
  • 確保AI決策的透明度和問責制

AI金融服務中的倫理考慮

  • 確保AI模型的公平性和非歧視性
  • 解決隱私問題和數據保護
  • 遵守法規要求和行業標準

總結與下一步

最低要求

  • 對金融概念的基本理解
  • 熟悉AI和機器學習基礎知識(推薦但不強制)

受衆

  • 金融專業人士
  • 金融科技開發者
  • AI專家
 14 時間:

人數


每位參與者的報價

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