コース概要

金融サービスにおけるAIの戦略的資産として

  • 現代の金融エコシステムにおけるAIの役割。
  • 不正検知、信用スコアリング、顧客洞察に向けたAIの機能。
  • AI採用のビジネス価値と運用複雑性とのバランス。

責任あるAI:金融アプリケーションにおける倫理と公平性

  • 何が倫理的なAIか?核心となる原則と業界標準。
  • アルゴリズムの意思決定における偏見と差別リスク。
  • 公平性、透明性、説明責任のための戦略。

金融サービスにおけるAIの規制環境

  • グローバルAI規制の概要(EU AI法、米国のガイドラインなど)。
  • 説明可能性とモデル検証に関する規制当局からの期待。
  • AIシステムのコンプライアンス報告と監査準備。

AIガバナンスとリスク管理

  • 内部AIガバナンスフレームワークの構築。
  • データ所有者、モデルリスク管理者、コンプライアンスリーダーなどの役割と責任。
  • サードパーティリスク管理とベンダーの説明責任。

AI実装の課題と成功要因

  • 戦略計画とAI採用における変革管理。
  • 金融機関におけるスキル、インフラストラクチャ、および文化の準備度。
  • グローバル金融における早期採用者から学んだ教訓。

責任あるAIのケーススタディ:金融機関向け

  • フィンテックが責任を持って融資や財産管理にAIを活用。
  • 伝統的な銀行がリスク管理の近代化にAIを導入。
  • 倫理的失敗と公衆信頼への影響。

倫理と規制を考慮したAIロードマップの設計

  • 戦略的およびコンプライアンス目標に沿ったAI目標の設定。
  • あなたの機関での倫理的なAI展開のロードマップ作成。
  • 内部コミュニケーションとステークホルダーエンゲージメント戦略。

まとめと次なるステップ

要求

  • 金融サービス運用の理解
  • 基本的なデジタル変革概念への熟悉
  • AIの戦略的および倫理的影響に対する興味

対象者

  • 銀行と金融の上級リーダー
  • フィンテック管理者と変革責任者
  • コンプライアンスおよびガバナンス専門家
 7 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

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