Struttura del corso

Introduzione all'intelligenza artificiale nei servizi finanziari

  • Panoramica delle applicazioni dell'intelligenza artificiale nel settore bancario e finanziario
  • Casi d'uso nel rilevamento delle frodi, nella gestione del rischio e nell'automazione finanziaria
  • Considerazioni etiche e normative

Machine Learning per la rilevazione delle frodi

  • Modelli comuni di frode e anomalie
  • Apprendimento supervisionato vs. non supervisionato per il rilevamento delle frodi
  • Creazione di modelli di classificazione per l'identificazione delle frodi

Valutazione del rischio in tempo reale con l'intelligenza artificiale

  • Sfruttare l'intelligenza artificiale per la valutazione del rischio di credito
  • Modellazione predittiva per le previsioni finanziarie
  • Decisioni basate sull'intelligenza artificiale nella gestione del rischio

Creazione di sistemi di monitoraggio finanziario basati sull'intelligenza artificiale

  • Automazione del monitoraggio delle transazioni e degli avvisi
  • Utilizzo della PNL per l'analisi dei documenti finanziari
  • Integrazione degli agenti AI nei sistemi finanziari esistenti

Implementazione di modelli di intelligenza artificiale nelle istituzioni finanziarie

  • Distribuzione basata su cloud vs. distribuzione locale
  • Garantire sicurezza e conformità nella finanza basata sull'intelligenza artificiale
  • Scalabilità dei modelli di intelligenza artificiale per transazioni ad alto volume

Ottimizzazione dei modelli di intelligenza artificiale per accuratezza ed efficienza

  • Migliorare la precisione e il richiamo del modello nel rilevamento delle frodi
  • Gestione di set di dati sbilanciati e falsi positivi
  • Apprendimento continuo e riqualificazione del modello

Tendenze future dell'intelligenza artificiale per i servizi finanziari

  • Esperienze bancarie personalizzate basate sull'intelligenza artificiale
  • Blockchain e l’integrazione dell’intelligenza artificiale per la prevenzione delle frodi
  • Progressi nell'intelligenza artificiale spiegabile per il processo decisionale finanziario

Riepilogo e passaggi successivi

Requisiti

  • Esperienza con l'analisi dei dati finanziari
  • Comprensione di base dei concetti di apprendimento automatico
  • Familiarità con le tecniche di gestione del rischio e di rilevamento delle frodi

Pubblico

  • Analisti finanziari
  • Team di gestione del rischio
  • Specialisti nella prevenzione delle frodi
  • Ingegneri dell'intelligenza artificiale
 14 ore

Numero di Partecipanti


Prezzo per Partecipante

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