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課程簡介
金融科技版圖中的人工智能
- 金融科技演進：從數位化到智慧化
- 人工智能創造價值的領域：個人化、自動化、反欺詐
- 來自挑戰者銀行及人工智能優先平台的案例研究
開放銀行與 API 基礎設施
- PSD2、開放金融及全球開放銀行框架
- 用於帳戶聚合、支付及數據服務的 API
- 使用 Postman 建置及測試 API 整合
用於金融科技創新的機器學習
- 用於信貸、客戶盡職調查（KYC）及推薦引擎的有監督與無監督機器學習
- 金融科技中的數據來源：交易串流、行為數據
- 為實時決策設計低延遲的機器學習管線
對話式人工智能與嵌入式金融
- 使用大型語言模型（LLM）及聊天機器人提供數位建議及支援
- 語音助手及自然語言介面
- 嵌入借貸、保險及儲蓄產品中的人工智能應用
監管科技、倫理與合規
- 用於身分驗證及反洗錢（AML）監控的人工智能
- 金融人工智能系統中的公平性、偏見及可解釋性
- 數據使用及自動化中的倫理考量
原形設計增強金融科技產品
- 快速原形設計工具及金融科技沙盒
- 利用人工智能映射用戶旅程及增值功能
- 為負責任且具包容性的金融進行設計思考
人工智能與開放銀行的未來
- 自主金融及預測性銀行的趨勢
- 人工智能治理及不斷演變的監管環境
- 為人工智能優先的產品路線圖進行策略規劃
總結與下一步
最低要求
- 具備對金融產品及數位平台的理解
- 擁有數據驅動的產品設計或開發經驗
- 對基於 API 的架構及人工智能應用案例感興趣
受眾群體
- 產品經理
- 金融科技創辦人
- 策略負責人
14 小時
客戶評論 (1)
我已有一些了解的报告，我会使用今天看过的一些提示。
Kelly Cotham
課程 - Copilot for Finance and Accounting Professionals
機器翻譯
