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課程簡介

WealthTech 的 AI 基礎知識

  • WealthTech 創新格局概覽
  • 核心 AI 技術:監督式學習、自然語言處理(NLP)、推薦系統
  • 智能投顧與混合諮詢模式對比

個性化金融推薦

  • 理解用戶分群與畫像分析
  • 行為金融學:數據來源與用戶意圖建模
  • 面向財務目標與投資組合的推薦引擎

自然語言與對話式 AI

  • 利用 NLP 分析投資者情緒及客戶互動
  • 針對金融諮詢助理的提示工程(Prompt Engineering)
  • 聊天機器人、語音助手及混合支持平台

AI 增強型投資組合設計

  • 基於機器學習的風險評估
  • 利用 AI 實現動態投資組合再平衡
  • 在 AI 模型中整合 ESG 與自定義約束條件

用戶體驗與互動參與

  • 設計透明可信賴的界面
  • 面向客戶工具中的可解釋性 AI(Explainable AI)
  • 個人財務儀表板與遊戲化機制

合規、倫理與監管

  • 數字諮詢服務的監管框架(如 MiFID II、SEC)
  • 算法建議中的倫理問題:偏見、適用性與公平性
  • WealthTech 的可審計性與模型文檔記錄

構建智能諮詢技術棧

  • 基於 AI 財富平台的技術架構
  • 內部開發與 fintech 提供商整合之比較
  • 未來趨勢:超個人化、生成式界面、大語言模型(LLM)整合

總結與後續步驟

最低要求

  • 具備金融諮詢與財富管理概念的理解
  • 有數字金融產品或數據分析相關經驗
  • 對 Python 或相關數據工具的基本熟悉度

受眾對象

  • 財富管理專業人員
  • 財務顧問
  • 產品設計師
 14 小時

客戶評論 (1)

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