Struttura del corso
Introduzione alla Prompt Engineering nel Settore Finanziario
- Comprensione della prompt engineering e dei modelli AI
- Applicazioni di sollecitazioni guidate dall'AI nell'analisi finanziaria
- Panoramica degli strumenti AI e delle API per il settore finanziario
Utilizzo dell'AI per la Previsione Finanziaria
- Generazione di proiezioni finanziarie tramite sollecitazioni AI
- Analisi dei dati storici per previsioni delle tendenze
- Miglioramento dell'accuratezza attraverso l'ottimizzazione delle sollecitazioni
Analisi del Sentimento di Mercato con AI
- Estrazione di informazioni dalle notizie finanziarie e dai report
- Utilizzo di sollecitazioni potenziate da NLP per la classificazione del sentimento
- Integrazione dell'analisi del sentimento basata su AI con i modelli finanziari
Automatizzazione della Relazione Finanziaria
- Generazione di sintesi finanziarie tramite AI
- Automatizzazione dell'estrazione dei dati dai report
- Garanzia di coerenza e conformità nei report generati da AI
Valutazione del Rischio e Rilevamento delle Frodi
- Sviluppo di modelli di valutazione del rischio guidati dall'AI
- Ottimizzazione delle sollecitazioni AI per il rilevamento delle frodi
- Studi di caso sulla gestione dei rischi finanziari basata su AI
Miglioramento della Presa di Decisioni con AI
- Sfruttamento dell'AI per l'ottimizzazione delle strategie di investimento
- Analisi delle scenari e test di stress guidati dall'AI
- Best practice per la presa di decisioni finanziarie assistite da AI
Considerazioni Etiche e di Conformità nell'Utilizzo dell'AI nel Settore Finanziario
- Garanzia di un utilizzo etico dell'AI nei servizi finanziari
- Bias AI e il suo impatto sulla presa di decisioni finanziarie
- Considerazioni normative e framework di conformità per l'AI
Laboratori Pratici e Applicazioni nel Mondo Reale
- Costruzione di modelli di previsione finanziaria tramite sollecitazioni AI
- Sviluppo di uno strumento di valutazione del rischio guidato dall'AI
- Automatizzazione dell'analisi del sentimento di mercato
Riepilogo e Passi Successivi
Requisiti
- Conoscenze di base in finanza e analisi finanziaria
- Esperienza nell'analisi dei dati e nella modellizzazione finanziaria
- Familiarità con i concetti di AI e machine learning (raccomandata)
Pubblico
- Analisti finanziari
- Manager del rischio
- Sviluppatori fintech
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