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
Recensioni (3)
Il contesto teorico degli LLM, l'esercizio
Joanne Wong - IPG HK Limited
Corso - Applied AI for Financial Statement Analysis & Reporting
Traduzione automatica
mi ha aperto la mente a nuovi strumenti che possono aiutarmi nella creazione di automazioni
Alessandra Parpajola - Advanced Bionics AG
Corso - Machine Learning & AI for Finance Professionals
Traduzione automatica
Ho molto apprezzato il modo in cui l'instruttore ha presentato tutto. Ho capito tutto anche se la Finanza non è il mio campo, si è assicurato che ogni partecipante fosse sulla stessa lunghezza d'onda, mantenendo comunque i tempi previsti. Gli esercizi erano collocati a intervalli appropriati. La comunicazione con i partecipanti era sempre presente. Il materiale era perfetto, non troppo abbondante e non troppo scarso. Ha approfondito molto bene gli argomenti un po' più complicati in modo che fossero comprensibili a tutti.
Diana
Corso - ChatGPT for Finance
Traduzione automatica