AI for Credit Risk, Scoring & Lending Optimization 培訓

本次由講師指導的線下或線上培訓，面向中級金融專業人士、風險分析師和AI工程師，旨在幫助他們開發和部署AI驅動的解決方案，用於金融自動化和欺詐檢測。

培訓結束後，學員將能夠：

• 瞭解AI在金融自動化和欺詐檢測中的作用。
• 構建用於檢測欺詐交易的AI模型。
• 利用機器學習進行即時風險評估。
• 部署AI驅動的金融監控系統。

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化產品。

本課程爲講師主導的培訓（線上或線下），結合異步活動和線下研討會，面向中級銀行專業人士，旨在幫助他們有效設計、開發和交付基於人工智能的數字化產品。

通過本培訓，參與者將能夠：

• 識別客戶需求並明確產品願景。
• 應用人工智能技術增強數字銀行產品。
• 使用敏捷和設計思維方法，創建以用戶爲中心的解決方案。
• 衡量、迭代和優化產品性能，實現持續價值。

課程形式

• 50% 同步課程（線上或線下）。
• 25% 異步活動（視頻、閱讀、論壇）。
• 25% 線下實踐研討會，包含案例分析。

課程定製選項

• 如需爲本課程定製培訓，請聯繫我們安排。

AI正在通過智能即時分析大量交易數據集，改變金融機構檢測欺詐和打擊洗錢的方式。

本次由講師指導的培訓（線上或線下）面向中級專業人士，旨在幫助他們應用機器學習和AI工具，自動化和增強金融犯罪檢測、合規監控和運營治理。

培訓結束後，參與者將能夠：

• 瞭解AI在欺詐檢測和反洗錢監控中的應用案例。
• 設計和實施異常檢測和交易評分模型。
• 利用基於圖的AI進行網絡風險檢測。
• 確保模型部署的倫理性、可解釋性和合規性。

課程形式

• 互動式講座和討論。
• 大量練習和實踐。
• 在實驗環境中進行實際操作。

課程定製選項

• 如需定製本課程，請聯繫我們安排。

AI在金融服務中是一個戰略推動者，有助於降低風險、提升客戶體驗和運營效率。

本課程爲講師主導的培訓（線上或線下），面向金融服務高管、金融科技經理和合規官員，這些參與者此前對人工智能接觸有限，但希望瞭解如何在其機構中負責任且有效地實施AI解決方案。

通過本培訓，參與者將能夠：

• 理解AI在金融服務中的戰略價值。
• 識別並減輕與AI模型相關的倫理風險。
• 駕馭金融領域中AI的監管環境。
• 設計負責任的AI治理和實施框架。

課程形式

• 互動講座與討論。
• 案例分析與小組練習。
• 將倫理框架應用於實際的金融場景。

課程定製選項

• 如需爲本課程定製培訓，請聯繫我們安排。

AI正在通過智能自動化、超個性化和安全的即時金融服務改變金融科技。

本次由講師主導的培訓（線上或線下）面向初級到中級金融科技專業人士，旨在探索AI、API和開放銀行創新的融合，以設計下一代金融產品。

培訓結束後，參與者將能夠：

• 瞭解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。
• 設計AI驅動的數字錢包、數字銀行和金融助手功能。
• 將創新與監管、道德和安全考慮相結合。

課程形式

• 互動講座和討論。
• 大量練習和實踐。
• 在實驗室環境中進行實際操作。

課程定製選項

• 如需爲本課程定製培訓，請聯繫我們安排。

人工智能是一套強大的技術，用於開發智能交易系統，這些系統可以分析市場數據、進行預測並自主執行策略。

本課程由講師主導，提供線上或線下培訓，面向中級金融專業人士，旨在幫助他們將人工智能技術應用於交易和資產管理，重點包括信號生成、投資組合優化和算法策略。

通過本培訓，學員將能夠：

• 理解人工智能在現代金融市場中的作用。
• 使用Python構建和回測算法交易策略。
• 將監督學習和無監督學習模型應用於金融數據。
• 使用人工智能驅動技術優化投資組合。

課程形式

• 互動式講座和討論。
• 大量練習和實踐。
• 在即時實驗環境中進行實際操作。

課程定製選項

• 如需爲本課程定製培訓，請聯繫我們進行安排。

人工智能正在通過提供高度個性化的金融服務、智能諮詢平臺和增強的用戶體驗，改變財富科技領域。

本課程由講師指導，提供線上或線下培訓，面向中級水平的金融和技術專業人士，旨在幫助他們設計、評估或實施人工智能驅動的解決方案，用於個性化財富管理和機器人諮詢服務。

通過本培訓，學員將能夠：

• 瞭解人工智能在財富管理和數字諮詢平臺中的應用。
• 設計智能系統，提供個性化的投資組合建議。
• 將行爲金融數據和用戶偏好融入諮詢算法。
• 評估自動化投資建議中的倫理和監管問題。

課程形式

• 互動式講座與討論。
• 大量練習與實踐。
• 在即時實驗室環境中進行實際操作。

課程定製選項

• 如需爲本課程定製培訓，請聯繫我們安排。

應用人工智能爲金融專業人士分析和報告業務績效的方式引入了新的效率和智能水平。

本次由講師指導的培訓（線上或線下）面向中級金融專業人士，旨在幫助他們將人工智能工具集成到財務報表工作流程中，以提高準確性，自動化重複任務，並獲取前瞻性洞察。

培訓結束後，參與者將能夠：

• 使用人工智能工具自動從財務文檔中提取數據。
• 應用機器學習模型分析財務報表中的趨勢和異常。
• 使用生成式人工智能輔助差異評論、敘述性報告和情景模擬。
• 在財務報告和規劃的背景下負責任地解釋人工智能生成的輸出。

課程形式

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

課程定製選項

• 如需爲本課程定製培訓，請聯繫我們安排。

本课程为讲师主导的澳門（线上或线下）培训，旨在帮助金融专业人士使用ChatGPT优化工作流程，提升数据分析和报告能力。

通过本课程，学员将能够：

• 理解ChatGPT的基础知识及其工作原理。
• 使用ChatGPT自动化财务任务，如数据录入和报告生成。
• 利用ChatGPT分析财务数据，获取洞察并做出明智决策。
• 开发适用于特定财务场景的定制ChatGPT模型。

Copilot for Microsoft 365 是一款由人工智能驅動的助手，能夠與 Microsoft Office 應用程序集成，幫助財務和會計專業人員提高工作效率、簡化報告流程，並支持決策制定。

本課程爲講師指導的培訓（線上或線下），面向對 AI 經驗有限的財務和會計專業人員，幫助他們利用 Microsoft Copilot 提高財務任務的準確性、效率和洞察力。

培訓結束後，參與者將能夠：

• 使用 Copilot 快速準確地創建財務報告。
• 自動化重複的會計和數據輸入任務。
• 藉助 AI 生成財務摘要和預測。
• 使用自然語言提示從大型財務數據集中提取洞察。

課程形式

• 互動式講座與討論。
• 大量練習與實踐。
• 在即時實驗環境中進行實際操作。

課程定製選項

• 如需爲本課程定製培訓，請聯繫我們安排。

Generative AI 是一類用於從現有數據生成新內容或預測的人工智能技術，包括 Large Language Models (LLMs) 和生成對抗網絡（GANs）。

本課程爲講師指導的培訓（線上或線下），面向初級到中級金融專業人士，旨在幫助他們應用生成式人工智能進行預測、異常檢測和金融服務中的合規性分析。

培訓結束後，學員將能夠：

• 理解生成式人工智能模型的基礎概念。
• 將 LLMs 和 GANs 應用於欺詐檢測和合成數據生成等用例。
• 設計有效的提示，以支持金融預測和報告。
• 評估生成式人工智能應用中的倫理和監管問題。

課程形式

• 互動式講座與討論。
• 大量練習與實踐。
• 在即時實驗室環境中進行實操。

課程定製選項

• 如需定製本課程，請聯繫我們進行安排。

LangGraph 是一個用於構建有狀態、多參與者 LLM 應用的框架，通過可組合的圖結構實現持久狀態和執行控制。

本次由講師主導的培訓（線上或線下）面向中級到高級專業人士，旨在幫助他們設計、實施和運營基於 LangGraph 的金融解決方案，確保其具備適當的治理、可觀測性和合規性。

通過本次培訓，參與者將能夠：

• 設計與監管和審計要求一致的金融專用 LangGraph 工作流。
• 將金融數據標準和本體集成到圖狀態和工具中。
• 爲關鍵流程實施可靠性、安全性和人工介入控制。
• 部署、監控和優化 LangGraph 系統，以滿足性能、成本和 SLA 要求。

課程形式

• 互動式講座與討論。
• 大量練習與實踐。
• 在即時實驗室環境中進行實際操作。

課程定製選項

• 如需定製本課程，請聯繫我們安排。

Machine Learning 是人工智能的一個子集，專注於創建從數據中學習並做出預測或決策的系統，而無需顯式編程。

本次由講師指導的培訓（線上或線下）面向中級金融專業人士，旨在幫助他們將機器學習和人工智能技術應用於實際問題，如欺詐檢測、信用評分和風險建模。

培訓結束後，參與者將能夠：

• 理解與金融相關的核心機器學習概念。
• 將有監督和無監督學習算法應用於金融數據集。
• 構建和評估信用風險、欺詐檢測和市場分析的預測模型。
• 使用 Python 和 scikit-learn 實現機器學習管道。

課程形式

• 互動式講座和討論。
• 大量練習和實踐。
• 在即時實驗室環境中進行實際操作。

課程定製選項

• 如需爲本課程定製培訓，請聯繫我們安排。

本次由講師指導的線下或線上培訓，面向希望利用多模態AI進行風險分析和欺詐檢測的中級財務專業人士、數據分析師、風險管理人員和AI工程師。

培訓結束後，參與者將能夠：

• 瞭解多模態AI在金融風險管理中的應用。
• 分析結構化和非結構化財務數據以進行欺詐檢測。
• 實施AI模型以識別異常和可疑活動。
• 利用NLP和計算機視覺進行財務文檔分析。
• 在實際金融系統中部署AI驅動的欺詐檢測模型。

這個針對中級金融專業人員和希望利用 AI 驅動的提示工程技術來增強財務分析、風險管理和決策的金融科技開發人員的教師主導的現場培訓 (在線或現場) 的目標。

培訓結束時，參與者將能夠：

• 了解金融應用中提示工程的基本原理。
• 利用 AI 模型進行金融預測和市場情緒分析。
• 使用 AI 提示自動化財務報告和數據提取。
• 通過優化提示開發基於 AI 的風險評估模型。
• 在金融領域使用 AI 時，確保合規性和倫理考量。