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課程簡介
生成式AI介紹
- 生成模型的概述及其與金融的關聯性
- 生成模型的類型:LLMs、GANs、VAEs
- 在金融情境中的優勢與限制
用於金融的生成對抗網路(GANs)
- GANs運作原理:生成器 vs 鑑別器
- 在合成數據生成與欺詐模擬中的應用
- 案例研究:為測試生成真實的交易數據
大型語言模型(LLMs)與提示工程
- LLMs如何理解並生成金融文本
- 為預測和風險分析設計提示
- 應用案例:財務報告摘要、KYC、紅旗檢測
使用生成式AI進行金融預測
- 使用混合LLM和ML模型進行時間序列預測
- 情境生成與壓力測試
- 應用案例:利用結構化和非結構化數據進行營收預測
欺詐檢測與異常識別
- 使用GANs進行交易異常檢測
- 透過基於提示的LLM工作流程識別新興欺詐模式
- 模型評估:誤報率與真實風險指標之間的權衡
監管與倫理影響
- 生成式AI輸出的可解釋性與透明度
- 金融領域中模型幻覺與偏見的风险
- 符合監管期望(例如GDPR、Basel準則)
為金融機構設計生成式AI應用案例
- 建立內部採用的商業案例
- 平衡創新與風險及合規要求
- 負責任AI部署的治理框架
總結與後續步驟
最低要求
- 具備基本金融與風險管理概念的認識
- 有使用試算表或基礎數據分析的經驗
- 熟悉Python有助學習,但非必要條件
受眾對象
- 風險經理人
- 合規分析師
- 金融稽核人員
14 小時
客戶評論 (1)
培訓師非常專業,且易於溝通
Gareth Gird - Teleflex Medical Europe Ltd
課程 - Copilot for Finance and Accounting Professionals
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