Course Outline

Εισαγωγή στο Generative AI στις Χρηματοοικονομικές Υπηρεσίες

  • Επισκόπηση της γενετικής τεχνητής νοημοσύνης και της συνάφειάς της με τις χρηματοοικονομικές υπηρεσίες
  • Μελέτες περιπτώσεων λύσεων που βασίζονται στην τεχνητή νοημοσύνη για την αξιολόγηση κινδύνου, τον εντοπισμό απάτης και τη δέσμευση πελατών
  • Βασικά οφέλη και προκλήσεις από τη χρήση γενετικής τεχνητής νοημοσύνης στον χρηματοπιστωτικό τομέα

Ρύθμιση του περιβάλλοντος

  • Εισαγωγή στο OpenAI API και Google Cloud Platform
  • Ρύθμιση λογαριασμών και πρόσβαση σε εργαλεία AI
  • Βασικές διαμορφώσεις και αρχική ρύθμιση

Ανάπτυξη λύσεων AI για την εκτίμηση κινδύνου

  • Κατανόηση του ρόλου της γενετικής τεχνητής νοημοσύνης στην εκτίμηση κινδύνου
  • Δημιουργία μοντέλων AI για πιστοληπτική αξιολόγηση και έγκριση δανείου
  • Εκτίμηση παραγόντων κινδύνου και πρόβλεψη οικονομικών αποτελεσμάτων

Ανίχνευση απάτης με Generative AI

  • Προκλήσεις στον εντοπισμό και την πρόληψη της απάτης
  • Χρησιμοποιώντας το γενεσιουργό AI για ανίχνευση ανωμαλιών και αναγνώριση προτύπων
  • Ανάπτυξη μοντέλων AI για τον εντοπισμό δόλιων δραστηριοτήτων

Ενίσχυση της δέσμευσης πελατών μέσω AI

  • Εξατομίκευση και προσαρμογή στις χρηματοοικονομικές υπηρεσίες
  • Δημιουργία chatbot που υποστηρίζονται από AI για υποστήριξη και αλληλεπίδραση πελατών
  • Βελτίωση της εμπειρίας πελατών με προτάσεις και πληροφορίες που βασίζονται σε AI

Ενσωμάτωση Generative AI σε χρηματοοικονομικά συστήματα

  • Ενοποίηση API και διαλειτουργικότητα δεδομένων
  • Ανάπτυξη μοντέλων AI σε περιβάλλοντα παραγωγής
  • Κλιμάκωση λύσεων τεχνητής νοημοσύνης για τη διαχείριση μεγάλων όγκων οικονομικών δεδομένων

Αξιολόγηση της απόδοσης και της ερμηνείας της AI

  • Μετρήσεις και σημεία αναφοράς για την αξιολόγηση της απόδοσης της τεχνητής νοημοσύνης
  • Ερμηνεία πληροφοριών και προτάσεων που δημιουργούνται από την τεχνητή νοημοσύνη
  • Διασφάλιση διαφάνειας και λογοδοσίας στη λήψη αποφάσεων AI

Δεοντολογικά ζητήματα στις χρηματοοικονομικές υπηρεσίες AI

  • Διασφάλιση δικαιοσύνης και μη διάκρισης στα μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης
  • Αντιμετώπιση προβλημάτων απορρήτου και προστασίας δεδομένων
  • Συμμόρφωση με τις κανονιστικές απαιτήσεις και τα βιομηχανικά πρότυπα

Περίληψη και Επόμενα Βήματα

Requirements

  • Βασική κατανόηση των οικονομικών εννοιών
  • Εξοικείωση με τις βασικές αρχές τεχνητής νοημοσύνης και μηχανικής μάθησης (συνιστάται αλλά δεν απαιτείται)

Ακροατήριο

  • Finance επαγγελματίες
  • Fintech προγραμματιστές
  • Ειδικοί τεχνητής νοημοσύνης
 14 Hours

Number of participants


Price per participant

Upcoming Courses

Related Categories