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コース概要
WealthTech向けAIの基礎
- WealthTech革新の概要
- 核心的なAI技術:教師あり学習、自然言語処理(NLP)、推奨システム
- ロボアドバイザー vs 混合型アドバイザリーモデル
パーソナライズされた金融推奨
- ユーザーシグメンテーションとプロファイリングの理解
- 行動金融:データソースとユーザーインテンションモデリング
- 金融目標とポートフォリオ用の推奨エンジン
自然言語と会話型AI
- 投資家のセンティメントと顧客とのやり取りのためのNLP
- 金融アドバイザリーアシスタント向けプロンプトエンジニアリング
- チャットボット、音声アシスタント、およびハイブリッドサポートプラットフォーム
AI強化ポートフォリオ設計
- マシンラーニングを使用したリスクプロファイリング
- AIによる動的なポートフォリオ再バランス
- ESGやカスタム制約をAIモデルに組み込む
ユーザーエクスペリエンスとエンゲージメント
- 透明性と信頼性のためのインターフェース設計
- クライアント向けツールでの説明可能なAI
- パーソナルファイナンスダッシュボードとゲーミフィケーション
コンプライアンス、倫理、および規制
- デジタルアドバイザリーサービスの規制フレームワーク(例:MiFID II、SEC)
- アルゴリズミック助言における倫理:偏り、適合性、公平性
- WealthTechでの監査可能性とモデルドキュメンテーション
インテリジェントアドバイザリストックの構築
- AIベースの資産プラットフォームの技術アーキテクチャ
- 内部開発 vs フィンテックプロバイダーとの統合
- 今後のトレンド:ハイパーパーソナライゼーション、ジェネラティブインターフェース、LLM統合
要約と次回のステップ
要求
- 資産運用と金融アドバイザリーに関する基本的な理解
- デジタル金融商品やデータ分析の経験
- Pythonまたは関連するデータツールの基本的な知識
対象者
- 資産管理専門家
- 金融アドバイザー
- プロダクトデザイナー
14 Hours
お客様の声 (3)
The background / theory of LLMs, the exercise
Joanne Wong - IPG HK Limited
コース - Applied AI for Financial Statement Analysis & Reporting
これは私に新しいツールを開眼させ、自動化の作成に役立つようになりました。
Alessandra Parpajola - Advanced Bionics AG
コース - Machine Learning & AI for Finance Professionals
機械翻訳
トレーナーがすべてを説明する方法には非常に感謝しています。金融が私の専門でなくても、理解できました。彼は時間を守りながら、すべての参加者が同じページにいることを確認しました。演習は適切な間隔で配置されていました。参加者とのコミュニケーションも常にありました。資料は完璧で、多すぎることも少なすぎることもありませんでした。少し複雑な主題については、誰もが理解できるように非常に詳しく説明してくれました。
Diana
コース - ChatGPT for Finance
機械翻訳