課程簡介

多模態人工智能簡介 AI for Finance

  • 多模態人工智能概述及其在金融中的應用
  • 金融數據類型:結構化與非結構化
  • 金融人工智能採用的挑戰

使用 Multimodal AI 進行風險分析

  • 金融風險管理基礎
  • 使用人工智能進行預測性風險評估
  • 案例研究:AI驅動的信用評分模型

使用人工智能進行欺詐檢測

  • 常見的金融欺詐類型
  • 用於異常檢測的人工智能技術
  • 即時欺詐檢測策略

Natural Language Processing (NLP) 用於金融文本分析

  • 從金融報告和新聞中提取洞察
  • 用於市場預測的情感分析
  • 使用LLM進行監管合規和審計

Computer Vision 在 Finance 中的應用

  • 使用人工智能檢測欺詐文件
  • 分析手寫和簽名進行身份驗證
  • 案例研究:AI驅動的支票驗證

用於欺詐檢測的行爲分析

  • 使用人工智能跟蹤客戶行爲
  • Bio 指標認證和欺詐預防
  • 分析交易模式以發現可疑活動

爲 Finance 開發和部署人工智能模型

  • 數據預處理和特徵工程
  • 爲金融應用訓練人工智能模型
  • 部署基於人工智能的欺詐檢測系統

監管與倫理考慮

  • 金融機構中的人工智能治理與合規
  • 金融人工智能模型中的偏見與公平性
  • 在金融領域負責任使用人工智能的最佳實踐

AI驅動的 Finance 未來趨勢

  • 人工智能在金融預測中的進展
  • 用於欺詐預防的新興人工智能技術
  • 人工智能在未來銀行和投資中的作用

總結與下一步

最低要求

  • AI和機器學習概念的基礎知識
  • 對金融數據和風險管理的理解
  • 具備Python編程和數據分析的經驗

受衆

  • Finance專業人士
  • 數據分析師
  • 風險經理
  • 金融領域的AI工程師
 14 時間:

人數


每位參與者的報價

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