AI在銀行數字產品中的應用培訓
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。
課程簡介
1. 思考產品
- 識別客戶需求
- 市場與競爭對手分析
- 定義與客戶問題或需求相關的市場規模
- 用戶分層與人設定義
- 產品願景、宗旨與策略
- 基於價值/費用的優先級排序
- 價值圖譜與期望成果
2. 創建產品
- 以用戶為中心的設計(UX/UI)
- 跨職能團隊(Scrum)的增量與迭代開發
- 後期管理與撰寫用戶故事
- 早期驗證技術(MVP、實驗)
- 定義產品指標
- 實作設計思維工作坊
- 面向領導者的提示工程(AI在產品中的應用)
- 數據驅動的設計
- 服務設計藍圖(服務映射)
- 後期管理與優先級排序(專家會談環節)
3. 向客戶交付產品
- 發佈與路線圖管理
- 市場進入策略
- 註冊入場與測量上線後的產品體驗
- 收集生產環境中的反饋
- 與營銷和銷售團隊協作
- 構建產品漏斗並監控儀表板
4. 獲取價值
- 產品指標(NPS、日活用戶數、留存率等)
- 變現與定價模式
- 漏斗分析
- 客戶價值(LTV、CAC、ROI)
- 數據驅動迭代
- 產品生命周期管理
- 產品的擴展性與可持續性
- 產品損益
- 商業案例
總結與下一步
最低要求
- 理解銀行運營
- 具有數字產品開發經驗
- 熟悉基本AI概念
受眾
- 銀行業的產品經理
- 數字轉型領軍人物
- 參與AI驅動產品設計的銀行從業人員
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客戶評論 (1)
培訓師非常專業,且易於溝通
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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。
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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。
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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。
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- 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。
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- 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。
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- 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。
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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。
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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。
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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。
ChatGPT 在金融領域的應用
14 小時本課程由導師親授,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。
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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。
生成式AI在金融領域中的應用:預測、欺詐與監管
14 小時生成式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。
LangGraph 在金融領域的應用
35 小時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。
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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。
多模態 AI 在金融領域的應用
14 小時此課程由講師帶領,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。