銀行におけるデジタル製品のAIのトレーニングコース

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、中級レベルの金融専門家、リスクアナリスト、AIエンジニア向けです。これらの参加者は、金融自動化と不正検出のためのAI駆動ソリューションを開発および展開することを目指します。

このトレーニングの終了時に、参加者は以下のことができます：

• 金融自動化と不正検出におけるAIの役割を理解する。
• 不正取引の検出に使用するAIモデルを構築する。
• リアルタイムのリスク評価に機械学習を利用する。
• AI駆動の金融監視システムを展開する。

AIは金融機関が信用力を評価し、リスクをプライシングし、融資決定を最適化する方法を変革しています。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、人工知能を活用して信用スコアリングモデルを向上させ、リスク管理をより効果的に行い、融資業務を改善したい中級レベルの金融専門家向けです。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことが Able to になります：

• 信用スコアリングとリスク予測に使用される主要なAI手法を理解する。
• 機械学習アルゴリズムを使用して信用スコアリングモデルを作成し評価する。
• レギュラトリーコンプライアンスと透明性のために、モデルの出力を解釈する。
• AI技術を活用して、審査、融資承認、ポートフォリオ管理を改善する。

コース形式

• 双方向の講義とディスカッション。
• 多数の演習と実践。
• ライブラボ環境でのハンズオン実装。

コースカスタマイゼーションオプション

• このコースのカスタマイズトレーニングをご希望の場合は、ご連絡ください。

AIは、金融機関が大量の取引データをリアルタイムで分析することで詐欺検出と資金洗浄対策を行う方法を変革しています。

この講師主導型の実践トレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、中級レベルのプロフェッショナル向けに提供され、機械学習とAIツールを活用して金融犯罪検出、コンプライアンス監視、および業務ガバナンスを自動化し強化することを目指しています。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことができます：

• 詐欺検出と資金洗浄監視におけるAIのユースケースを理解する。
• 異常検知モデルと取引スコアリングモデルの設計および実装を行う。
• ネットワークリスク検出にグラフベースのAIを活用する。
• 倫理的、説明可能かつ規制準拠のモデル展開を確保する。

コース形式

• 交互的な講義とディスカッション。
• 多くの演習と実践。
• ライブラボ環境でのハンズオン実装。

コースカスタマイゼーションオプション

• このコースのカスタマイズ化トレーニングをご希望の場合は、お問い合わせください。

金融サービスにおけるAIは、リスク軽減、顧客体験向上、および運用効率化のための戦略的エンablerです。

この講師主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、人工知能にこれまであまり触れていない金融サービスの幹部、フィンテック管理者、コンプライアンス担当者向けに設計されています。彼らが自社でAIソリューションを責任を持って効果的に実装する方法を理解することを目指しています。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことができます：

• 金融サービスにおけるAIの戦略的価値を理解する。
• AIモデルに関連する倫理的リスクを識別し、軽減する。
• 金融におけるAIの規制環境をナビゲートする。
• 責任あるAIガバナンスと実装フレームワークを設計する。

コースの形式

• 交互的な講義とディスカッション。
• ケーススタディ分析とグループ演習。
• 実際の金融シナリオへの倫理的フレームワークの適用。

コースのカスタマイズオプション

• このコースのカスタマイズトレーニングをご希望の場合、お問い合わせください。

AIは、FinTechを変革し、高度な自動化、ハイパーパーソナライゼーション、および安全なリアルタイムの金融サービスを可能にしています。

この講師主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、AI、API、およびOpen Bankingのイノベーションの収束を探索し、次世代の金融製品を設計することを目指す初心者から中級レベルのFinTech専門家向けです。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は以下ができます：

• FinTechユースケースにおけるAIと機械学習の適用方法を理解します。
• 製品イノベーションのためにOpen Banking APIとデータ集約を活用します。
• デジタルウォレット、ネオバンク、および金融アシスタント向けのAI駆動型機能を設計します。
• 規制、倫理、およびセキュリティの考慮事項とイノベーションを一致させます。

コース形式

• 交互的な講義とディスカッション。
• 豊富な演習と実践。
• ライブラボ環境でのハンズオン実装。

コースのカスタマイズオプション

• このコースのカスタマイズトレーニングを希望する場合は、ご連絡ください。

人工知能は、市場データを分析し、予測を行い、自律的に戦略を実行するelligentな取引システムを開発するために使用される強力な技術のセットです。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、AIテクニックを取引と資産管理に応用したい中級レベルの金融専門家向けで、特にシグナル生成、ポートフォリオ最適化、およびアルゴリズミック戦略に焦点を当てます。

このトレーニング終了後、参加者は以下のことができるようになります：

• 現代の金融市場におけるAIの役割を理解する。
• Pythonを使用してアルゴリズミック取引戦略を構築し、バックテストを行う。
• 監督学習と非監督学習のモデルを金融データに適用する。
• AI駆動技術を使用してポートフォリオを最適化する。

コースの形式

• 双方向の講義とディスカッション。
• 多くの演習と実践。
• ライブラボ環境でのハンズオン実装。

コースのカスタマイゼーションオプション

• このコースのカスタマイズトレーニングを希望する場合は、ご連絡ください。

AIは、 WealthTechを変革しており、非常にパーソナライズされた金融サービス、インテリジェントなアドバイザリープラットフォーム、および高度化されたユーザーエクスペリエンスを可能にしています。

この講師主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、パーソナライズされた資産管理やロボアドバイザリー・サービスのAI駆動ソリューションを設計、評価、または実装したい中級レベルの金融およびテクノロジー専門家向けです。

本トレーニング終了後、参加者は以下のことをできるようになります：

• AIが資産管理とデジタルアドバイザリープラットフォームにどのように適用されているかを理解します。
• パーソナライズされたポートフォリオ推奨のためのインテリジェントシステムを設計します。
• 資産運用データと好みをアドバイザリー・アルゴリズムに組み込みます。
• 自動化された投資助言における倫理的および規制上の懸念を評価します。

コース形式

• インタラクティブな講義とディスカッション。
• 多くの演習と実践。
• ライブラボ環境での手動実装。

コースカスタマイゼーションオプション

• このコースのカスタマイズトレーニングを希望する場合は、ご連絡ください。

実践的なAIは、金融専門家が事業パフォーマンスを分析し報告する方法に新しい効率性と知能をもたらします。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、AIツールを財務ステートメントワークフローに統合して精度を向上させ、反復的なタスクを自動化し、将来を見据えた洞察を得ることを目指す中級レベルの金融専門家向けです。

このトレーニング終了時には、参加者は次のようなことができるようになります：

• AIツールを使用して財務文書からデータを自動抽出する。
• 機械学習モデルを活用して財務ステートメントの傾向と異常値を分析する。
• 生成AIを使用して変動解説、叙述報告、およびシナリオシミュレーションを支援する。
• 財務レポートと計画の文脈でAI生成出力を責任を持って解釈する。

コース形式

• インタラクティブな講義とディスカッション。
• 多数の演習と実践。
• ライブラボ環境での手動実装。

コースカスタマイズオプション

• このコースのカスタマイズトレーニングを希望する場合は、ご連絡ください。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、ChatGPTを使ってワークフローを効率化し、データ分析やレポート作成能力を向上させたい金融プロフェッショナル向けです。

このトレーニングが完了すると、参加者は以下のことをできるようになります：

• ChatGPTの基本とその仕組みを理解する。
• データ入力やレポート作成などの金融業務をChatGPTを使って自動化する。
• ChatGPTを使って金融データを分析し、洞察を得て意思決定を行う。
• 特定の金融ユースケース向けにカスタムChatGPTモデルを開発する。

Microsoft 365 の Copilot は、AI 搭載アシスタントで、Microsoft Office アプリケーションと連携し、ファイナンスと会計の専門家が生産性を向上させ、レポート作成を効率化し、意思決定をサポートします。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、AI に限られた経験しかないファイナンスと会計のプロフェッショナル向けです。Microsoft Copilot を活用して、財務業務の正確性、効率性、洞察力を向上させたい方におすすめです。

本トレーニング終了時には、参加者は以下のことができるようになります：

• Copilot を使用して財務レポートを迅速かつ正確に作成します。
• 反復的な会計およびデータ入力タスクを自動化します。
• AI の支援で財務概要と予測を作成します。
• 大規模な財務データセットから洞察を得るための自然言語プロンプトを使用します。

コース形式

• インタラクティブな講義とディスカッション。
• 多数の演習と実践。
• ライブラボ環境での手動実装。

コースカスタマイズオプション

• このコースのカスタマイズトレーニングを希望される場合は、お問い合わせください。

生成AIは、既存のデータから新しいコンテンツや予測を生成するための人工知能技術のクラスで、大規模言語モデル（LLMs）や生成対抗ネットワーク（GANs）などが含まれます。

この講師主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、金融サービスにおける予測、異常検知、コンプライアンスに生成AIを適用することを目指す初級から中級レベルの金融プロフェッショナル向けです。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことができるようになります：

• 生成AIモデルの基本概念を理解する。
• 不正検知や合成データ生成などのユースケースにLLMsとGANsを適用する。
• 金融予測と報告サポートのための効果的なプロンプトを設計する。
• 生成AIアプリケーションにおける倫理的および規制上の考慮事項を評価する。

コース形式

• インタラクティブな講義とディスカッション。
• 豊富な演習と実践。
• ライブラボ環境での手動実装。

コースのカスタマイズオプション

• このコースのカスタマイズトレーニングを依頼する場合は、お問い合わせください。

LangGraphは、状態を持ち、複数のアクターが参加するLLMアプリケーションを組み合わせ可能なグラフとして構築し、永続的な状態と実行制御を提供するフレームワークです。

このインストラクターリードのライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、中級から上級レベルの専門家向けで、LangGraphベースの金融ソリューションを適切なガバナンス、可視化、および準拠性とともに設計、実装、運用する方法を学びます。

このトレーニングの終了時、参加者は以下のことを達成することができます：

• 規制と監査要件に準拠した金融専用のLangGraphワークフローを設計します。
• グラフ状態やツールに金融データ標準と本体論を統合します。
• 重要なプロセスに対して信頼性、安全性、およびヒューマンインザループ制御を実装します。
• パフォーマンス、コスト、SLAの観点からLangGraphシステムをデプロイ、監視、最適化します。

コース形式

• 対話型の講義とディスカッション。
• 多くの演習と実践。
• ライブラボ環境での手動実装。

コースカスタマイズオプション

• このコースのカスタマイズトレーニングを希望される場合は、ご連絡ください。

機械学習は、データから学習し予測や決定を行うシステムを作成することに焦点を当てた人工知能の一分野です。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、詐欺検出、信用スコアリング、リスクモデリングなどの実際の問題に機械学習とAI技術を適用したい中級レベルの金融専門家向けです。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことができるようになります：

• 金融に関連する主要な機械学習概念を理解します。
• 監督学習と非監督学習のアルゴリズムを金融データセットに適用します。
• 信用リスク、詐欺検出、市場分析のための予測モデルを構築し評価します。
• Pythonとscikit-learnを使用して機械学習パイプラインを実装します。

コース形式

• インタラクティブな講義とディスカッション。
• 多数の演習と実践。
• ライブラボ環境での手動実装。

コースカスタマイズオプション

• このコースのカスタマイズトレーニングを依頼する場合は、ご連絡ください。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、中級レベルの金融専門家、データアナリスト、リスクマネージャー、AIエンジニア向けです。彼らはマルチモーダルAIを活用してリスク分析と不正検知を行うことを目指しています。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことが Able to できます：

• マルチモーダルAIが金融リスク管理にどのように応用されるかを理解する。
• 構造化された金融データと非構造化された金融データを不正検知のために分析する。
• 異常や疑わしい活動を特定するためのAIモデルを実装する。
• NLPとコンピュータビジョンを金融文書分析に活用する。
• AI駆動の不正検知モデルを実際の金融システムに展開する。

この講師主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、中級レベルの金融専門家やフィンテック開発者がAI駆動型プロンプトエンジニアリング技術を活用して、金融分析、リスク管理、意思決定を強化することを目指しています。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことができるようになります：

• 金融アプリケーションにおけるプロンプトエンジニアリングの基本を理解する。
• AIモデルを活用して財務予測と市場センチメント分析を行う。
• AIプロンプトを使用して財務報告書の作成とデータ抽出を自動化する。
• 最適なプロンプトを通じてAI駆動型リスク評価モデルを開発する。
• 金融におけるAI使用のコンプライアンスと倫理的考慮を確保する。