Struttura del corso
Introduzione all’intelligenza artificiale generativa nei servizi finanziari
- Panoramica sull’intelligenza artificiale generativa e il suo ruolo nel settore finanziario
- Esempi pratici di soluzioni basate sull’AI per la valutazione del rischio, il rilevamento delle frodi e l’engagement dei clienti
- Vantaggi principali e criticità nell’utilizzo dell’intelligenza artificiale generativa nel settore finanziario
Configurazione dell’ambiente di lavoro
- Introduzione all’API OpenAI e alla piattaforma Google Cloud Platform
- Creazione degli account necessari ed accesso agli strumenti di intelligenza artificiale
- Configurazioni iniziali e preparazione dell’ambiente di sviluppo
Sviluppo di soluzioni AI per la valutazione del rischio
- Il ruolo dell’intelligenza artificiale generativa nella stima dei rischi finanziari
- Creazione di modelli di intelligenza artificiale per la valutazione del merito creditizio e l’approvazione dei prestiti
- Analisi dei fattori legati ai rischi e previsione degli esiti finanziari
Rilevamento delle frodi con l’intelligenza artificiale generativa
- Principali sfide nel rilevare e prevenire le frodi
- Utilizzo dell’intelligenza artificiale generativa per individuare anomalie e riconoscere schemi comportamentali
- Progettazione di modelli AI in grado di identificare attività fraudolente
Potenziamento dell’engagement dei clienti tramite l’intelligenza artificiale
- Personalizzazione e adattamento delle offerte finanziarie ai bisogni dei clienti
- Sviluppo di chatbot alimentati da intelligenza artificiale per il supporto clienti e l’interazione diretta
- Miglioramento dell’esperienza utente grazie a raccomandazioni e analisi avanzate generate dall’AI
Integrazione dell’intelligenza artificiale generativa nei sistemi finanziari
- Integrazione tramite API e garantia di interoperabilità dei dati
- Implementazione concreta dei modelli di intelligenza artificiale negli ambienti produttivi
- Scalabilità delle soluzioni AI in grado di gestire volumi elevati di dati finanziari
Valutazione delle prestazioni e interpretabilità dei modelli di intelligenza artificiale
- Indicatori e parametri per valutare l’efficacia dei modelli di intelligenza artificiale
- Interpretazione corretta degli insight generati dall’intelligenza artificiale
- Assicurare trasparenza e responsabilità nel processo decisionale automatizzato da AI
Considerazioni etiche nell’applicazione dell’intelligenza artificiale nei servizi finanziari
- Promozione dell’equità e prevenzione di ogni forma di discriminazione nei modelli AI
- Gestione delle problematiche legate alla privacy e protezione dei dati sensibili
- Rispetto degli obblighi normativi e degli standard del settore finanziario
Conclusioni e prossimi passi
Requisiti
- Conoscenza di base dei concetti finanziari
- Familiarità con i principi fondamentali dell’intelligenza artificiale e del machine learning (non obbligatoria ma consigliata)
Destinatari
- Professionisti del settore finanziario
- Sviluppatori operanti nel campo Fintech
- Specialisti di intelligenza artificiale
Recensioni (2)
I suggerimenti e i prompt consigliati che possiamo trarre da questa formazione
Lee Mei Lin - ST Engineering IHQ Pte Ltd
Corso - InVideo AI: Creating Engaging Short-Form Videos
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utilizzo di prompt adeguati ed efficaci
Marses Pacaldo
Corso - Generative AI and Prompt Engineering for Corporate Professionals
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