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

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

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