Struttura del corso
Introduzione all’intelligenza artificiale multimodale per la finanza
- Panoramica sull’intelligenza artificiale multimodale e le sue applicazioni finanziarie
- Tipologie di dati finanziari: strutturati e non strutturati
- Sfide nell’adozione dell’AI nel settore finanziario
Analisi del rischio tramite intelligenza artificiale multimodale
- Fondamenti della gestione dei rischi finanziari
- Utilizzo dell’AI per la previsione e valutazione del rischio
- Studio di caso: modelli di assegnazione del credito basati sull’AI
Rilevamento delle frodi mediante intelligenza artificiale
- Tipologie comuni di frode finanziaria
- Tecniche di intelligenza artificiale per il rilevamento delle anomalie
- Strategie per il rilevamento in tempo reale delle frodi
Elaborazione del linguaggio naturale (NLP) per l’analisi dei testi finanziari
- Estrazione di informazioni utili da report finanziari e notizie economiche
- Analisi del sentiment per la previsione dei mercati finanziari
- Utilizzo dei modelli linguistici avanzati per garantire conformità normativa e auditing
Visione artificiale nel settore finanziario
- Rilevamento di documenti fraudolenti grazie all’AI
- Analisi della calligrafia e delle firme per l’autenticazione
- Studio di caso: verifica automatizzata degli assegni tramite intelligenza artificiale
Analisi comportamentale per il rilevamento delle frodi
- Monitoraggio del comportamento dei clienti con l’AI
- Autenticazione biometrica e prevenzione delle frodi
- Analisi dei pattern di transazione per individuare attività sospette
Sviluppo e distribuzione di modelli AI per la finanza
- Pre-elaborazione dei dati e ingegneria delle feature
- Addestramento di modelli di intelligenza artificiale adatti alle applicazioni finanziarie
- Distribuzione di sistemi di rilevamento delle frodi basati sull’AI
Aspetti normativi ed etici nell’uso dell’AI
- Governance e conformità normativa nell’utilizzo dell’AI nelle istituzioni finanziarie
- Bias e equità nei modelli di intelligenza artificiale applicati alla finanza
- Best practice per un uso responsabile dell’AI nel settore finanziario
Tendenze future nell’impiego dell’AI nella finanza
- Progressi tecnologici nell’utilizzo dell’AI per le previsioni economiche
- Nuove tecniche di intelligenza artificiale per la prevenzione delle frodi
- Il ruolo futuro dell’AI nella banca e negli investimenti
Sintesi e prossimi passi
Requisiti
- Conoscenze di base sui concetti legati all’intelligenza artificiale e al machine learning
- Comprensione dei dati finanziari e della gestione del rischio
- Esperienza nella programmazione con Python e nell’analisi dei dati
Destinatari
- Professionisti del settore finanziario
- Analisti dei dati
- Gestori del rischio
- Ingegneri dell’AI operanti nel settore finanziario
Recensioni (1)
ho già alcune relazioni che conosco e utilizzerò alcuni dei prompt che ho esaminato oggi
Kelly Cotham
Corso - Copilot for Finance and Accounting Professionals
Traduzione automatica
