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課程簡介

金融服務領域中的生成式 AI 導論

  • 生成式 AI 概述及其與金融服務的關聯性
  • 涉及風險評估、詐欺偵測及客戶參與度提升的 AI 驅動解決方案案例研究
  • 在金融領域採用生成式 AI 的主要優勢與挑戰

環境建置

  • OpenAI API 與 Google Cloud Platform 導論
  • 帳號設定與 AI 工具存取
  • 基礎配置與初始設定

開發風險評估 AI 解決方案

  • 理解生成式 AI 在風險評估中的角色
  • 建構用於信用評分與貸款審批的 AI 模型
  • 評估風險因素並預測財務結果

利用生成式 AI 進行詐欺偵測

  • 詐欺偵測與防範的挑戰
  • 運用生成式 AI 進行異常偵測與模式識別
  • 開發用於識別違法活動的 AI 模型

透過 AI 增強客戶參與度

  • 金融服務中的個人化與客製化
  • 建構由 AI 驅動的客服對話機器人以互動回應
  • 利用 AI 驅動的策略與洞察改善客戶體驗

將生成式 AI 整合至金融系統

  • API 整合與資料互通性
  • 在生產環境中部署 AI 模型
  • 擴展 AI 解決方案以處理龐大的金融資料量

評估 AI 效能與可解釋性

  • AI 效能評估的指標與基準
  • 解讀 AI 產生的洞察與建議
  • 確保 AI 決策過程的透明度與問責制

AI 金融服務中的倫理考量

  • 確保 AI 模型的公平性與非歧視性
  • 處理隱私疑慮與資料保護問題
  • 符合法規要求與產業標準

總結與後續步驟

最低要求

  • 具備金融基本概念的理解
  • 熟悉 AI 與機器學習的基本原理(建議具備,但非必要條件)

受眾對象

  • 金融從業人員
  • 金融科技開發者
  • AI 專家
 14 小時

客戶評論 (2)

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