澳門現場AI for Finance培訓

AI正在改變金融機構管理風險、策略、合規性和客戶體驗的方式。

本課程由導師指導，提供線上或線下實時培訓，旨在幫助中級財務技術專業人士了解AI如何影響金融領域的策略、倫理和監管。

完成本課程後，學員將能夠：

• 理解AI在金融服務中的戰略應用。
• 評估採用AI的倫理和監管影響。
• 制定負責任的AI治理與監督框架。
• 使AI策略符合組織目標和合規要求。

課程格式

• 互動式講座與討論。
• 案例研究和小組練習。
• 實地分析現實世界的AI監管框架。

課程定制選項

• 如需為本課程請求定制培訓，請聯繫我們以安排。

此導師帶領的現場培訓（澳門線上或線下）旨在針對初級至中級的金融專業人員、風險分析師及AI工程師，協助他們開發並部署用於金融自動化與詐欺偵測的AI驅動解決方案。

完成本培訓後，參與者將能夠：

• 了解AI在金融自動化與詐欺偵測中的角色。
• 建構用於偵測詐欺交易的AI模型。
• 運用機器學習進行實時風險評估。
• 部署基於AI的金融監控系統。

Ollama 是一個輕量級平台，用於在本地運行大型語言模型。

這門由講師主導的現場培訓（線上或線下）旨在為希望實施、定制並在金融環境中運營基於 Ollama 的人工智能解決方案的中等水平金融從業者和 IT 人員設計。

完成本培訓後，參與者將獲得所需的技能，包括：

• 部署和配置 Ollama，以確保金融業務的安全使用。
• 將本地大型語言模型整合到分析和報告工作流程中。
• 調整模型以適應金融特定術語和任務。
• 應用安全、隱私和合規的最佳實踐。

課程格式

• 互動式講座與討論。
• 實戰金融數據練習。
• 針對金融場景的實操實驗室實施。

課程定制選項

• 如需為此課程申請定制培訓，請聯繫我們安排。

人工智能是一種技術，能夠開發具有先進數據驅動能力和個性化客戶體驗的數字產品。

本課程由講師指導，並提供直播形式（線上或線下）。課程結合非同步活動與實體工作坊，專為希望有效設計、開發和交付AI驅動的數字產品的中層銀行從業人員而設。

完成本課程後，學員將能夠：

• 識別客戶需求並定義清晰產品願景。
• 應用AI技術提升數字銀行產品。
• 運用敏捷方法和設計思維創建以用戶為中心的解決方案。
• 測量、迭代並優化產品表現，實現持續價值。

課程形式

• 50%同步授課（虛擬或實體）。
• 25%非同步活動（視頻、閱讀材料、論壇討論）。
• 25%實體實作工作坊，包含案例研究。

課程定制選項

• 如需為本課程申請定制化培訓，請聯繫我們安排。

Copilot for Microsoft 365 是一款 AI 驅動的助手，可與 Microsoft Office 應用程式整合，協助財務與會計專業人員提升生產力、簡化報告流程並支援決策。

這門由講師主導的現場培訓（線上或線下）針對對 AI 經驗有限的財務與會計專業人員設計，旨在幫助他們利用 Microsoft Copilot 提高財務任務的精確度、效率與洞察力。

完成本課程後，學員將能夠：

• 快速且精準地使用 Copilot 建立財務報告。
• 自動化重複性的會計與資料輸入任務。
• 在 AI 協助下產生財務摘要與預測。
• 使用自然語言提示從大量財務資料中提取洞察力。

課程格式

• 互動式講授與討論。
• 大量的練習與實作。
• 在即時實驗室環境中進行實作應用。

課程客製化選項

• 如需此課程的客製化培訓，請聯繫我們以安排。

應用型AI為財務專業人員分析與報告業務績效的方式帶來了新的效率與智慧層次。

這項由導師主導的現場培訓（線上或線下）旨在為中階財務專業人員設計，幫助他們將AI工具整合至財務報表工作流程，以提升準確性、自動化重複任務，並獲得前瞻性的洞察。

完成本培訓後，參與者將能夠：

• 使用AI工具自動化從財務文件中提取數據。
• 運用機器學習模型分析財務報表中的趨勢與異常情況。
• 利用生成式AI協助進行差異說明、敘事報告及情境模擬。
• 在財務報告與規劃的背景下負責任地解讀AI生成的結果。

課程形式

• 互動式講授與討論。
• 大量的練習與實作機會。
• 在即時實驗室環境中進行動手實作。

課程客製化選項

• 如需為本課程申請客製化培訓，請與我們聯繫以安排事宜。

WrenAI讓財務團隊能夠建模KPI、整合標準化指標，並設計符合監管要求及審計標準的儀表板。

本課程由導師進行直播（線上或線下），對象為中階到高階財務專業人員，協助他們使用WrenAI建立合規的財務資料模型與儀表板，支援決策制定與風險管理。

完成本課程後，學員將能夠：

• 在WrenAI中建模財務KPI與指標。
• 建立符合監管及審計要求的儀表板。
• 將WrenAI與財務資料來源整合，實現即時報告。
• 應用財務分析與風險監控的最佳實踐。

課程形式

• 互動式講授與討論。
• 搭配財務資料模型的實務練習。
• 儀表板設計與合規報告的實作演練。

課程客製化選項

• 如需為本課程申請客製化培訓，請聯繫我們以安排。

AI正透過智慧自動化、超個人化以及安全的即時金融服務，徹底改變金融科技領域。

本課程採用實授課形式的培訓（線上或線下），適合初級至中級的金融科技從業人員，探索AI、API和開放銀行創新的融合，以設計下一代金融產品。

完成此培訓後，學員將能夠：

• 理解AI和機器學習在金融科技用例中的應用。
• 利用開放銀行API和數據聚合進行產品創新。
• 為數字錢包、新銀行和金融助手設計AI驅動的機能。
• 使創新符合法規、道德和安全考量。

課程格式

• 互動式講座與討論。
• 大量練習和實踐。
• 在實時實驗室環境中進行實際操作。

課程客製化選項

• 如需為本課程請求客製化培訓，請聯絡我們安排。

AI 正在透過智慧且即時的分析海量交易數據，改變金融機構偵測詐騙和打擊洗錢的方式。

這門由講師指導的現場培訓（線上或線下）旨在讓中級專業人士能夠應用機器學習和 AI 工具來自動化並增強金融犯罪偵測、合規監控以及運營治理。

培訓結束後，參與者將能夠：

• 了解 AI 在詐騙偵測和 AML 監控中的應用案例。
• 設計並實施用於異常檢測和交易評分模型。
• 利用基於圖譜的 AI 進行網絡風險偵測。
• 確保模型的部署符合倫理、可解釋且滿足監管要求。

課程形式

• 互動式講授與討論。
• 大量練習與實踐。
• 在實訓環境中進行實作開發。

課程客製化選項

• 如需此課程的客製化培訓，請聯繫我們以安排。

AI 正在重塑 WealthTech，通過提供高度個人化的金融服務、智能諮詢平台以及提升用戶體驗來實現。

本課程為由專業講師主導的現場實訓（可選擇線上或線下），面向希望設計、評估或實施用於個人化財富管理和智能投顧服務的 AI 驅動的解決方案的中級金融和技術專業人士。

完成本培訓後，參與者將能夠：

• 理解 AI 如何應用於財富管理與數字諮詢平台。
• 設計針對個性化投資組合推薦的智能系統。
• 將行為金融數據和用戶偏好整合到諮詢算法中。
• 評估自動化投資建議中的倫理與合規問題。

課程形式

• 互動式講解與討論。
• 大量練習與實作。
• 在實時實驗室環境中進行動手實踐。

課程定制選項

• 如需本課程的定制化培訓，請聯繫我們進行安排。

LangGraph 是一個框架，用於構建狀態管理、多智能體的 LLM 應用程式，它作為可組合的圖形結構，具有持久化狀態並對執行流程進行控制。

本課程為由講師帶領的實體或線上培訓，對象為希望設計、實施並運維具有適當治理、可觀測性及合規性的 LangGraph 金融解決方案的初級至高級專業人員。

參加完本課程後，學員將能夠：

• 設計符合監管及審計要求的特定於金融的 LangGraph 工作流程。
• 將金融數據標準及語義網整合至圖形狀態及工具中。
• 為關鍵流程實施可靠性、安全性以及人在回路的控制措施。
• 部署、監控並優化 LangGraph 系統的性能、成本與服務水準協議 (SLAs)。

課程形式

• 互動式講授及討論。
• 大量的練習及實作。
• 於模擬實驗室環境進行動手實作。

課程客製化選項

• 如需針對此課程的客製化培訓，請聯繫我們安排。

此課程由講師帶領，提供 澳門（現場或線上）實作培訓，目標受眾為希望運用多模態 AI 進行風險分析與詐騙偵測的中級金融從業人員、數據分析師、風險管理師及 AI 工程師。

完成本課程後，學員將能夠：

• 了解多模態 AI 如何應用於金融風險管理。
• 針對詐騙偵測，分析結構化與非結構化的金融數據。
• 實作 AI 模型以識別異常及可疑活動。
• 運用 NLP（自然語言處理）和電腦視覺技術進行金融文件分析。
• 在真實世界的金融系統中部署 AI 驅動的詐騙偵測模型。

AI正在改變金融機構評估信用、定價風險及優化貸款決策的方式。

這門由導師主導的實時培訓（線上或線下）針對中級財務專業人士，幫助他們運用人工智慧提升信用評分模型、更有效管理風險以及改善貸款業務。

完成本培訓後，學員將能夠：

• 了解用於信用評分和風險預測的主要AI方法。
• 使用機器學習演算法構建和評估信用評分模型。
• 解釋模型輸出以滿足合規性和透明度要求。
• 運用AI技術改善承保、貸款審批及組合管理。

課程形式

• 互動式講座與討論。
• 大量的練習與實踐環節。
• 在實時實驗室環境中進行實操實施。

課程自定義選項

• 如需申請此課程的定制培訓，請聯繫我們安排。

本課程由導師親授，提供澳門線上或線下培訓，旨在幫助希望運用 ChatGPT 簡化工作流程、提升數據分析與報告能力的金融從業人員。

參加完本課程後，學員將能夠：

• 理解 ChatGPT 的基本原理及其運作方式。
• 利用 ChatGPT 自動化財務任務，例如數據录入和報表生成。
• 使用 ChatGPT 分析金融數據，獲取洞察並做出明智決策。
• 針對特定金融用例開發定制化的 ChatGPT 模型。

生成式AI是用來從現有數據中生成新內容或預測的一類人工智慧技術，包含大型語言模型（LLMs）和生成對抗網路（GANs）。

此種由講師主導的培訓（線上或線下），旨在針對初級至中級的金融從業人員，協助其應用生成式AI進行預測、異常檢測及合規管理。

完成本課程後，學員將能夠：

• 了解生成式AI模型的基礎概念。
• 將LLMs和GANs應用於欺詐檢測與合成數據生成等案例。
• 為金融預測及報告支援設計有效提示（prompts）。
• 評估生成式AI應用中的倫理與監管考量。

課程形式

• 互動式講授與討論。
• 大量的練習與實作。
• 在即時實驗室環境中進行實作。

課程客製化選項

• 如需為本課程申請客製化培訓，請聯絡我們安排。

此為講師主導的現場培訓，於[loc]澳門（線上或線下）進行，旨在幫助具備中級水準的金融從業人員及金融科技開發者，運用由AI驅動的提示工程技術來提升財務分析、風險管理與決策能力。

完成本培訓後，參與者將能夠：

• 掌握金融應用中提示工程的基本概念。
• 運用AI模型進行財務預測與市場情緒分析。
• 利用AI提示自動化財務報告及數據提取。
• 透過優化提示開發由AI驅動的風險評估模型。
• 確保在金融領域使用AI時符合合規要求與道德規範。

人工智慧是一組強大的技術，用於開發能夠分析市場數據、做出預測並自主執行策略的智慧交易系統。

這項由講師主導的實作培訓（線上或線下）旨在服務初級至中級的金融專業人士，協助他們將人工智慧技術應用於交易與資產管理，重點包括訊號生成、投資組合優化及演算法策略。

完成本培訓後，學員將能夠：

• 理解人工智慧在現代金融市場中的角色。
• 使用 Python 建構並回測演算法交易策略。
• 將監督式與非監督式學習模型應用於金融數據。
• 利用人工智慧驅動技術優化投資組合。

課程形式

• 互動式講座與討論。
• 大量的練習與實作環節。
• 在即時實驗室環境中進行動手實作。

課程客製化選項

• 如需申請此課程的客製化培訓，請聯絡我們安排。

機器學習是人工智慧的一個子集，專注於創建能夠從數據中學習並在未經明確編程的情況下做出預測或決策的系統。

這門由導師指導的直播課程（線上或線下）針對希望將機器學習和人工智慧技術應用於實際問題的中級金融專業人士，例如欺詐偵測、信用評分和風險建模。

參加完本課程後，學員將能夠：

• 了解與金融相關的機器學習核心概念。
• 將監督式和非監督式學習算法應用於金融數據集。
• 構建並評估信用風險、欺詐偵測及市場分析的預測模型。
• 使用 Python 和 scikit-learn 實現機器學習流程。

課程形式

• 互動式講授與討論。
• 大量的練習和實踐。
• 在實戰實驗室環境中進行動手實現。

課程自訂選項

• 如需為本課程申請客製化培訓，請與我們聯繫以安排。

AI 在金融服務中是降低風險、提升客戶體驗和運營效率的戰略推動力。

本課程由專業講師現場授課（提供線上或線下選項），面向對人工智慧了解有限的金融高管、金融科技經理及合規官員，旨在幫助他們理解如何在其機構內負責任且有效地實施 AI 解決方案。

完成本培訓後，參與者將能夠：

• 理解 AI 在金融服務中的戰略價值。
• 識別並緩解與 AI 模型相關的倫理風險。
• 掌握金融業 AI 的監管環境。
• 設計負責任的 AI 治理與實施框架。

課程形式

• 互動式講座與討論。
• 案例研究分析與小組練習。
• 將倫理框架應用於真實金融場景。

課程定制選項

• 如需為本課程請求定制化培訓，請聯繫我們安排。

AI 正迅速成為現代產品管理的基石，改變我們發現客戶需求、定義解決方案及做出決策的方式。正如電力革命化了產業，人工智慧正重塑產品的構建、驗證與演進方式。

此為講師主導的培訓（線上或線下），旨在幫助產品負責人、Scrum Master 及敏捷教練理解如何利用 AI 增強產品職能並鞏固決策能力。

培訓結束後，學員將能夠：

• 掌握人工智慧基礎知識，區分傳統 AI 與生成式 AI (GenAI)。
• 運用產品負責人的七種主導姿態（含新的協調者姿態），利用 AI 強化各姿態（如願景家、實驗者或客戶代表）。
• 掌握高效提示技巧，將 AI 工具視為具備專長技能的智慧合作夥伴。
• 深化對客戶的理解，建立由 AI 支持的 persona 用於假設驗證與探索，同時保持真實的客戶接觸。
• 利用 3x3 框架等結構化方法，制定並闡述清晰的產品願景，善用 AI 塑造及視覺化敘事。
• 使用生成式 AI 工具加速原型製作與假設驗證（如生成設計稿或產品概念）。
• 借助 AI 工具分析、優先排序及評估功能，依據價值、可行性及用戶影響支援產品決策。
• 利用 AI 自動化或委派常規日常任務（郵件、利益相關者管理、筆記），專注於策略性及創意工作。
• 領導關於 AI 倫理、偏見及數據安全性的討論，確保負責任且可持續的 AI 採用。
• 識別並設計切合特定產品與組織情境的高價值 AI 用例。
• 探索並體驗約 20 種不同的 AI 工具與模型（涵蓋生產力助手、原型平台及生成式視頻、圖像和編碼方案）。