Struttura del corso

Introduzione a Multimodale AI for Finance

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

Analisi dei Rischi con Multimodal AI

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

Rilevamento della Frode Utilizzando l'Intelligenza Artificiale

  • Tipi comuni di frode finanziaria
  • Tecnologie AI per la rilevazione delle anomalie
  • Strategie di rilevamento della frode in tempo reale

Natural Language Processing (NLP) per l'Analisi del Testo Finanziario

  • Estrazione di conoscenze dai rapporti e notizie finanziari
  • Analisi delle tendenze per la previsione dei mercati
  • Utilizzo di modelli linguistici avanzati (LLM) per la conformità normativa e il controllo interno

Computer Vision in Finance

  • Rilevamento dei documenti fraudolenti con l'AI
  • Analisi di calligrafia e firme per autenticazione
  • Studio di caso: verifica delle cambiali basata sull'AI

Analisi del Comportamento per il Rilevamento della Frode

  • Tracciamento del comportamento dei clienti con l'IA
  • Autenticazione e prevenzione della frode basata sui Biometriche
  • Analisi delle modalità di transazione per attività sospette

Sviluppo e Implementazione dei Modelli AI per Finance

  • Preprocessing dei dati e ingegneria delle caratteristiche
  • Addestramento dei modelli AI per applicazioni finanziarie
  • Implementazione di sistemi di rilevamento della frode basati sull'IA

Considerazioni Regolatorie e Etiche

  • Governance dell'AI e conformità nelle istituzioni finanziarie
  • Bias e equità nei modelli AI finanziari
  • Le migliori pratiche per l'utilizzo responsabile dell'IA nella finanza

Tendenze Future nell'AI-Driven Finance

  • Progressi dell'AI nella previsione finanziaria
  • Nuove tecniche AI per la prevenzione della frode
  • Il ruolo dell'IA nel futuro del settore bancario e delle investizioni

Riepilogo e Prossimi Passi

Requisiti

  • Conoscenza di base dei concetti di IA e machine learning
  • Comprendimento dei dati finanziari e della gestione del rischio
  • Esperienza con Python programmazione ed analisi dei dati

Pubblico mirato

  • Professionisti in Finance
  • Analisti di dati
  • Gestori del rischio
  • Ingengheri IA nel settore finanziario
 14 ore

Numero di Partecipanti


Prezzo per Partecipante

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