課程簡介

生成式人工智能在金融服務中的介紹

  • 生成式人工智能概述及其在金融服務中的相關性
  • 風險評估、欺詐檢測和客戶互動中的人工智能驅動解決方案案例研究
  • 在金融領域使用生成式人工智能的主要優勢和挑戰

環境設置

  • OpenAI API和Google Cloud Platform介紹
  • 賬戶設置與訪問人工智能工具
  • 基本配置與初始設置

開發風險評估的人工智能解決方案

  • 理解生成式人工智能在風險評估中的作用
  • 構建信用評分和貸款審批的人工智能模型
  • 評估風險因素並預測財務結果

生成式人工智能在欺詐檢測中的應用

  • 欺詐檢測與預防中的挑戰
  • 利用生成式人工智能進行異常檢測和模式識別
  • 開發識別欺詐活動的人工智能模型

通過人工智能增強客戶互動

  • 金融服務中的個性化和定製化
  • 創建用於客戶支持和互動的人工智能驅動聊天機器人
  • 通過人工智能驅動的推薦和洞察提升客戶體驗

將生成式人工智能集成到金融系統中

  • API集成與數據互操作性
  • 在生產環境中部署人工智能模型
  • 擴展人工智能解決方案以處理大量金融數據

評估人工智能性能與可解釋性

  • 人工智能性能評估的指標與基準
  • 解釋人工智能生成的洞察與推薦
  • 確保人工智能決策的透明性與問責制

金融服務中的人工智能倫理考量

  • 確保人工智能模型的公平性與非歧視性
  • 解決隱私問題與數據保護
  • 遵守法規要求與行業標準

總結與下一步

最低要求

  • 對金融概念的基本理解
  • 熟悉人工智能和機器學習基礎知識(推薦但不強制)

受衆

  • 金融專業人士
  • 金融科技開發人員
  • 人工智能專家
 14 時間:

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