コース概要

Day 1: 銀行業界におけるビッグデータとAIの紹介

  • 銀行業界でのビッグデータの概要
    • ビッグデータの定義と特性
    • 銀行業界におけるビッグデータ的重要性
  • 銀行でのAIの紹介
    • AI概念と応用の概要
    • ビッグデータとAIの交差点
  • 規制環境
    • 銀行規制と検査プロセスの理解
    • 規制要件を満たすためのデータと技術の役割

Day 2: ビッグデータテクノロジーとフレームワーク

  • ビッグデータツールとテクノロジーの概要
    • Hadoop、Spark、その他のビッグデータプラットフォームの概要
  • 銀行におけるデータソース
    • 内部および外部のデータソースを特定し、活用する方法
  • データ管理のベストプラクティス
    • データ品質、セキュリティ、ガバナンスの管理

Day 3: 銀行検査プロセスにおけるAI技術

  • 機械学習とAIの基本概念
    • 機械学習とAIの主要な概念
    • 監督学習 vs. 非監督学習
  • 銀行検査におけるAIの応用
    • リスク評価、不正検出、異常検知
  • モデル開発と評価
    • 銀行検査用の予測モデルの構築
    • 主要なパフォーマンス指標と評価手法

Day 4: 効果的な検査のためのデータ分析

  • データ分析技術
    • 探索的データ分析と可視化
    • 銀行に関連する統計的手法とデータマイニング技術
  • 検査のための分析実装
    • トレンド、パターン、リスクを識別するための分析の使用
    • 規制評価用ダッシュボードとレポートツールの開発
  • 倫理とコンプライアンス
    • 銀行業界でのビッグデータとAIの倫理的配慮
    • コンプライアンスと規制課題への対応

Day 5: 未来のトレンドと実装戦略

  • 銀行検査における新興技術
    • ブロックチェーン、自然言語処理など、銀行に影響を与える革新の概要
  • 実装計画
    • 銀行検査プロセスでのビッグデータとAIの統合のベストプラクティス
    • 技術採用と変更管理のロードマップ
  • チャレンジと解決策
    • 新技術を採用する際の現在の課題についての議論
    • AIとビッグデータ実装への障壁克服戦略
  • 総括と結論
    • トレーニングの主要な学びのまとめ
    • Q&Aセッションとフィードバック収集

要求

このプログラムは、銀行専門家が検査プロセスを最適化し、データに基づく意思決定を強化し、リスク管理を改善し、新技術を効果的に統合することを目的としています。参加者は、金融業界におけるビッグデータとAIの現状についての洞察を得ることができ、これらのツールを利用してより高い運用効率と競争優位性を実現します。

 35 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

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