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Struttura del corso

Introduzione all'AI Generativa

  • Panoramica dei modelli generativi e la loro rilevanza per la finanza
  • Tipi di modelli generativi: LLM, GAN, VAE
  • Punti di forza e limiti nei contesti finanziari

Generative Adversarial Networks (GAN) per la Finanza

  • Come funzionano le GAN: generatori vs discriminatori
  • Applicazioni nella generazione di dati sintetici e nella simulazione delle frodi
  • Studio di caso: generazione di dati transazionali realistici per il testing

Large Language Models (LLM) e Prompt Engineering

  • Come gli LLM comprendono e generano testo finanziario
  • Progettazione di prompt per previsioni e analisi del rischio
  • Casi d'uso: sintesi di report finanziari, KYC, rilevamento di red flag

Previsione Finanziaria con AI Generativa

  • Previsione di serie temporali con modelli ibridi LLM e ML
  • Generazione di scenari e stress testing
  • Caso d'uso: previsione dei ricavi utilizzando dati strutturati e non strutturati

Rilevamento delle Frodi e Identificazione delle Anomalie

  • Utilizzo delle GAN per il rilevamento delle anomalie nelle transazioni
  • Identificazione di nuovi schemi di frode attraverso workflow LLM basati su prompt
  • Valutazione del modello: falsi positivi vs indicatori di rischio reali

Implicazioni Normative ed Etiche

  • Spiegabilità e trasparenza degli output dell'AI generativa
  • Rischio di allucinazioni del modello e bias nella finanza
  • Conformità alle aspettative normative (ad es. GDPR, linee guida Basilea)

Progettazione di Casi d'Uso di AI Generativa per le Istituzioni Finanziarie

  • Creazione di business case per l'adozione interna
  • Bilanciamento tra innovazione, rischio e conformità
  • Framework di governance per un'implementazione responsabile dell'AI

Riepilogo e Prossimi Passi

Requisiti

  • Conoscenza dei concetti base di finanza e gestione del rischio
  • Esperienza con fogli di calcolo o analisi dati di base
  • La familiarità con Python è utile ma non obbligatoria

Pubblico

  • Risk manager
  • Analisti della conformità
  • Revisori finanziari
 14 ore

Numero di Partecipanti


Prezzo per partecipante

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