お問い合わせ

コース概要

モジュール 1: 金融におけるAIの紹介

  • 人工知能の基礎
  • 機械学習と生成AIの概要
  • 金融サービスにおけるAIのトレンド
  • AI導入の利点と課題

モジュール 2: 銀行および金融サービスにおけるAIの応用

  • インテリジェントな顧客サービスとチャットボット
  • 与信スコアリングと貸出最適化
  • 資産管理とロボアドバイザリーサービス
  • オープンバンキングとフィンテックイノベーション

モジュール 3: AIを活用した財務データ分析

  • データ駆動型意思決定
  • 予測分析と予測
  • 顧客行動分析
  • 市場トレンド予測

モジュール 4: リスク管理におけるAI

  • 信用リスク評価
  • 市場リスク分析
  • オペレーションリスクの監視
  • AIベースの早期警告システム

モジュール 5: 不正検知とマネーロンダリング対策(AML)

  • 不正検知手法
  • 取引監視システム
  • 異常検知モデル
  • AMLコンプライアンスの応用

モジュール 6: 金融における生成AI

  • 大規模言語モデル(LLM)
  • AI支援の財務報告
  • レポートの自動生成
  • 金融専門家向けのプロンプトエンジニアリング

モジュール 7: AIガバナンス、倫理、コンプライアンス

  • 責任あるAIの原則
  • 金融サービスにおける規制要件
  • AIリスク管理フレームワーク
  • データプライバシーとセキュリティの考慮事項

モジュール 8: AI戦略と実装

  • AIロードマップの策定
  • ビジネスケースの構築
  • 変更管理と定着化
  • AIプロジェクトの成功度測り

モジュール 9: 実習ワークショップとケーススタディ

  • 実務における金融AIのユースケース
  • リスクとコンプライアンスのシナリオ
  • AIツールのデモ
  • グループディスカッションと演習

要求

参加者には以下の条件が必要です。

  • 金融サービス、銀行業務、会計、または投資に関する基本的な理解。
  • ビジネスレポート作成およびデータ分析への慣れ。
  • AIまたはプログラミングの経験は不要です。
  • 金融におけるデジタルトランスフォーメーションおよび新興技術への関心。
 35 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

お客様の声 (1)

今後のコース

関連カテゴリー