コース概要

金融サービスにおけるAIの導入

  • 銀行および金融業界でのAIアプリケーションの概要
  • 不正検出、リスク管理、金融自動化のユースケース
  • エティカルおよび規制上の考慮事項

不正検出に向けた機械学習

  • 常見の不正パターンと異常値
  • 監督学習と非監督学習の比較
  • 不正識別のための分類モデルの構築

AIを用いたリアルタイムリスク評価

  • 信用リスク評価におけるAIの活用
  • 金融予測のための予測モデル
  • リスク管理でのAI駆動意思決定

AI駆動の金融監視システムの構築

  • 取引監視とアラートの自動化
  • 金融文書分析にNLPを使用
  • 既存の金融システムへのAIエージェントの統合

金融機関でのAIモデルの展開

  • クラウドベースとオンプレミス展開の比較
  • AI駆動の金融におけるセキュリティとコンプライアンスの確保
  • 大量取引向けにAIモデルをスケーリング

AIモデルの精度と効率性の最適化

  • 不正検出におけるモデルの精密さとリコールの改善
  • アンバランスデータセットと偽陽性の処理
  • 継続的な学習とモデルの再訓練

金融サービスにおけるAIの未来トレンド

  • AI駆動のパーソナライズされた銀行体験
  • 不正防止のためのブロックチェーンとAIの統合
  • 金融意思決定のための説明可能なAIの進歩

まとめと次なるステップ

要求

  • 金融データ分析の経験
  • 機械学習概念の基本的な理解
  • リスク管理と不正検出技術への熟悉度

対象者

  • 金融アナリスト
  • リスク管理チーム
  • 不正防止専門家
  • AIエンジニア
 14 時間

参加者の人数


参加者1人当たりの料金

今後のコース

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