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Struttura del corso
Introduzione a Multimodal AI per Finance
- Panoramica dell'intelligenza artificiale multimodale e delle sue applicazioni finanziarie
- Tipi di dati finanziari: strutturati vs. non strutturati
- Sfide nell’adozione dell’intelligenza artificiale finanziaria
Analisi del rischio con Multimodal AI
- Fondamenti della gestione del rischio finanziario
- Utilizzo dell'intelligenza artificiale per la valutazione predittiva del rischio
- Caso di studio: modelli di punteggio creditizio basati sull'intelligenza artificiale
Rilevamento delle frodi tramite intelligenza artificiale
- Tipi comuni di frode finanziaria
- Tecniche di intelligenza artificiale per il rilevamento delle anomalie
- Strategie di rilevamento delle frodi in tempo reale
Natural Language Processing (NLP) per l'analisi del testo finanziario
- Estrazione di informazioni da report finanziari e notizie
- Analisi del sentiment per la previsione del mercato
- Utilizzo degli LLM per la conformità normativa e l'audit
Computer Vision nel Finance
- Rilevamento di documenti fraudolenti con l'intelligenza artificiale
- Analisi della grafia e delle firme per l'autenticazione
- Caso di studio: verifica degli assegni basata sull'intelligenza artificiale
Analisi comportamentale per il rilevamento delle frodi
- Monitoraggio del comportamento dei clienti con l'intelligenza artificiale
- BioAutenticazione metrica e prevenzione delle frodi
- Analisi dei modelli di transazione per attività sospette
Sviluppo e distribuzione di modelli di intelligenza artificiale per Finance
- Pre-elaborazione dei dati e progettazione delle funzionalità
- Formazione di modelli di intelligenza artificiale per applicazioni finanziarie
- Implementazione di sistemi di rilevamento delle frodi basati sull'intelligenza artificiale
Considerazioni normative ed etiche
- Governance e conformità dell'IA negli istituti finanziari
- Bias e correttezza nei modelli di intelligenza artificiale finanziaria
- Le migliori pratiche per un uso responsabile dell'intelligenza artificiale nella finanza
Tendenze future nell'intelligenza artificiale Finance
- Progressi nell'intelligenza artificiale per le previsioni finanziarie
- Tecniche di intelligenza artificiale emergenti per la prevenzione delle frodi
- Il ruolo dell'intelligenza artificiale nel futuro del settore bancario e degli investimenti
Riepilogo e passaggi successivi
Requisiti
- Conoscenza di base dei concetti di intelligenza artificiale e apprendimento automatico
- Comprensione dei dati finanziari e della gestione del rischio
- Esperienza con programmazione Python e analisi dei dati
Pubblico
- Finance professionisti
- Analisti di dati
- Gestori del rischio
- Ingegneri AI nel settore finanziario
14 ore