お問い合わせ
 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。

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