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

Numero di Partecipanti


Prezzo per Partecipante

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