Struttura del corso

Introduzione all'AI Multimodale per la Finanza

  • Panoramica dell'AI multimodale e delle sue applicazioni finanziarie
  • Tipi di dati finanziari: strutturati vs. non strutturati
  • Sfide nell'adozione dell'AI nel settore finanziario

Analisi del Rischio con AI Multimodale

  • Fondamenti della gestione del rischio finanziario
  • Utilizzo dell'AI per la valutazione predittiva del rischio
  • Studio di caso: modelli di scoring creditizio guidati dall'AI

Rilevazione delle Frodi con AI

  • Tipi comuni di frodi finanziarie
  • Tecniche AI per la rilevazione di anomalie
  • Strategie di rilevazione delle frodi in tempo reale

Elaborazione del Linguaggio Naturale (NLP) per l'Analisi Testuale Finanziaria

  • Estrazione di insights da report finanziari e notizie
  • Analisi del sentimento per la previsione dei mercati
  • Utilizzo di LLMs per il compliance regolatorio e l'audit

Computer Vision in Finanza

  • Rilevazione di documenti fraudolenti con AI
  • Analisi della calligrafia e delle firme per l'autenticazione
  • Studio di caso: verifica guidata dall'AI dei assegni

Analisi Comportamentale per la Rilevazione delle Frodi

  • Monitoraggio del comportamento dei clienti con AI
  • Autenticazione biometrica e prevenzione delle frodi
  • Analisi dei pattern di transazioni per attività sospette

Sviluppo e Implementazione di Modelli AI per la Finanza

  • Preprocessing dei dati e ingegneria delle caratteristiche
  • Training di modelli AI per applicazioni finanziarie
  • Implementazione di sistemi di rilevazione delle frodi basati su AI

Considerazioni Regulatorie ed Etiche

  • Governance e compliance dell'AI nelle istituzioni finanziarie
  • Bias e imparzialità nei modelli AI finanziari
  • Best practice per l'uso responsabile dell'AI in finanza

Future Tendenze nell'AI Guidata dalla Finanza

  • Avanzamenti nell'AI per la previsione finanziaria
  • Tecniche emergenti di AI per la prevenzione delle frodi
  • Il ruolo dell'AI nel futuro della banca e degli investimenti

Riepilogo e Passi Successivi

Requisiti

  • Conoscenze di base in AI e concetti di machine learning
  • Comprensione dei dati finanziari e della gestione del rischio
  • Esperienza con programmazione Python e analisi dei dati

Pubblico

  • Professionisti finanziari
  • Analisti dati
  • Manager del rischio
  • Ingegneri AI nel settore finanziario
 14 Ore

Numero di Partecipanti


Prezzo per Partecipante

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