Corso di formazione Ingegneria dei Prompt per la Finanza

Introduzione all’ingegneria dei prompt nella finanza

• Comprendere i principi fondamentali dell’ingegneria dei prompt e dei modelli di intelligenza artificiale
• Applicazioni pratiche dei prompt basati sull’IA nell’analisi finanziaria
• Panoramica sugli strumenti e le API di intelligenza artificiale utilizzabili nel settore finanziario

Utilizzo dell’IA per le previsioni finanziarie

• Generazione di proiezioni finanziarie tramite prompt basati sull’IA
• Analisi dei dati storici per individuare le tendenze future
• Miglioramento della precisione delle previsioni attraverso l’ottimizzazione dei prompt

Analisi del sentiment di mercato mediante intelligenza artificiale

• Estrazione di informazioni utili da notizie e report finanziari
• Impiego di prompt basati sull’elaborazione del linguaggio naturale per classificare il sentiment
• Integrazione dell’analisi del sentiment effettuata dall’IA nei modelli finanziari

Automatizzazione della redazione dei report finanziari

• Creazione automatica di sintesi finanziarie tramite l’IA
• Estrazione automatizzata dei dati da documenti e report
• Garantire coerenza e conformità nei report generati dall’intelligenza artificiale

Valutazione del rischio e rilevamento delle frodi

• Sviluppo di modelli per la valutazione del rischio basati sull’IA
• Ottimizzazione dei prompt per il rilevamento delle attività fraudolente
• Analisi di casi pratici riguardanti la gestione del rischio finanziario sostenuta dall’IA

Miglioramento delle decisioni aziendali grazie all’intelligenza artificiale

• Impiego dell’IA per ottimizzare le strategie di investimento
• Analisi degli scenari e test di stress effettuati tramite l’IA
• Best practice nell’utilizzo dell’intelligenza artificiale per il processo decisionale finanziario

Aspetti etici e normative nell’impiego dell’IA nel settore finanziario

• Assicurare un utilizzo etico dell’intelligenza artificiale nei servizi finanziari
• L’influenza dei bias presenti nell’IA sulle decisioni finanziarie
• Normative vigenti e quadri di conformità per l’utilizzo dell’intelligenza artificiale

Laboratori pratici ed esempi applicativi reali

• Creazione di modelli previsionali finanziari con l’ausilio di prompt basati sull’IA
• Sviluppo di uno strumento per la valutazione del rischio supportato dall’intelligenza artificiale
• Automatizzazione dell’analisi del sentiment di mercato

Sintesi finale e prossimi passi