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Struttura del corso

Nozioni fondamentali sull’intelligenza artificiale per il settore WealthTech

  • Panoramica sul panorama innovativo del settore WealthTech
  • Tecnologie principali dell’intelligenza artificiale: apprendimento supervisionato, NLP, sistemi di raccomandazione
  • Confronto tra i servizi di consulenza automatizzati e i modelli ibridi

Raccomandazioni finanziarie personalizzate

  • Approccio alla segmentazione e al profilo degli utenti
  • Il comportamento finanziario: fonti di dati e modellizzazione delle intenzioni degli utenti
  • Sistemi di raccomandazione finalizzati agli obiettivi finanziari e alla composizione dei portafogli

Linguaggio naturale e intelligenza artificiale conversazionale

  • Utilizzo del NLP per analizzare il sentiment degli investitori e le interazioni con i clienti
  • Tecniche di progettazione dei prompt per assistenti virtuali specializzati nella consulenza finanziaria
  • Chatbot, assistenti vocali e piattaforme di supporto ibride

Progettazione dei portafogli sfruttando l’intelligenza artificiale

  • Definizione del profilo di rischio tramite algoritmi di machine learning
  • Riallineamento dinamico dei portafogli attraverso l’intelligenza artificiale
  • Integrazione di criteri ESG e vincoli personalizzati nei modelli basati sull’IA

Esperienza utente ed engagement

  • Progettazione di interfacce che favoriscano trasparenza e fiducia
  • Intelligenza artificiale esplicabile nelle applicazioni rivolte ai clienti
  • Dashboard finanziarie personalizzate e elementi di gamification

Conformità, etica e normative

  • Quadri normativi applicabili ai servizi di consulenza digitale (es. MiFID II, SEC)
  • Aspetti etici legati alla consulenza algoritmica: pregiudizio, adeguatezza e equità
  • Auditabilità dei modelli e documentazione tecnica nel settore WealthTech

Costruzione di una piattaforma di consulenza intelligente

  • Architettura tecnologica per le piattaforme patrimoniali basate sull’IA
  • Sviluppo interno vs integrazione con fornitori di servizi fintech
  • Tendenze future: iperpersonalizzazione, interfacce generative e integrazione dei LLM

Sintesi finale e prossimi passi

Requisiti

  • Conoscenza dei concetti fondamentali relativi alla consulenza finanziaria e alla gestione patrimoniale
  • Esperienza nell’utilizzo di prodotti finanziari digitali o nell’analisi dei dati
  • Conoscenze di base di Python o degli strumenti legati all’elaborazione dei dati

Destinatari

  • Professionisti della gestione patrimoniale
  • Consulenti finanziari
  • Progettisti di prodotti finanziari
 14 ore

Numero di Partecipanti


Prezzo per partecipante

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