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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
お客様の声 (2)
トレーニングの雰囲気、講師の知識、そして洞察に富んだ資料
Rizma Aulia Rachman - Lembaga Penjamin Simpanan
コース - Big Data and AI in Connection to Bank Examination Process
機械翻訳
日常業務でのAIの使用練習
Rahmad Sanjaya - Lembaga Penjamin Simpanan
コース - Big Data and AI in Connection to Bank Examination Process
機械翻訳