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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)
互動式風格,練習
Tamas Tutuntzisz
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一個未來使用的優秀資源庫,講師的風格(充滿幽默感,細節豐富)
Adam - GE Aerospace Poland Sp. z o.o.
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