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期間 35 時間
コース概要
モジュール1: 金融におけるAI入門
- 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応用
- インテリジェントカスタマーサービスとチャットボット
- クレジットスコアリングと融資の最適化
- 資産管理和ロブ・アドバイザーサービス
- オープンバンキングとフィンテックの革新
モジュール3: AIによる金融データ分析
- データ主導の意思決定
- 予測分析と予測
- 顧客行動分析
- 市場トレンドの予測
モジュール4: リスク管理のための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: 不正検出とマネーロンダリング対策(AML)
- 不正検出技術
- 取引監視システム
- 異常検出モデル
- AMLコンプライアンス応用
モジュール6: 金融のための生成AI
- 大規模言語モデル(LLM)
- AI支援の財務報告
- 自動レポート生成
- 金融プロフェッショナル向け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ロードマップの開発
- ビジネスケースの開発
- 変化管理と普及
- AIプロジェクトの成功測定
モジュール9: 実習ワークショップとケーススタディ
- 実世界の金融AI活用事例
- リスクとコンプライアンスのシナリオ
- AIツールのデモンストレーション
- グループディスカッションと演習
要求
参加者は、以下を持っている必要があります:
- 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とデータ分析への慣れ。
- AIや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と新興技術への興味。
お客様の声 (1)
すでにいくつかのレポートを作成済みです。本日確認したプロンプトの一部を利用する予定です。
Kelly Cotham
コース - Copilot for Finance and Accounting Professionals
機械翻訳