Introduction to Fixed Incomeのトレーニングコース

このインストラクターによるライブ・トレーニングは、裁判外および裁判による回収の原則と実務を学び、回収問題を効果的に管理・解決できるようになりたい金融および法律の専門家を対象としています。

この研修の終了時には、受講者は以下のことができるようになります：

• 超法規的および司法的取立ての利点と欠点を理解する。
• 超法規的・司法的取り立ての主な方法とテクニックを応用することができる。
• 超法規的・司法的取り立ての効果と効率を評価する。
• 超法規的・裁判的取立てに関わる法的・倫理的問題に対処する。
• 超法規的・司法的取立てを包括的かつ首尾一貫した方法で統合する。

Compliance and MLRO Refresher Programは、今日の高度に規制された環境において極めて重要なリスク管理の問題とトピックを検証します。コンプライアンスオフィサー、MLRO、MLCO、およびその他のリスク管理専門家をターゲットにしているだけでなく、組織内のリスク管理機能から何を期待するかについてもっと知りたがっている上級管理職および役員を対象としています。プログラムは、英国からの主題の専門家によって講義されています。

このプログラムの主な学習目的は、参加者が自分の組織の既存のリスク管理統制と慣行の妥当性を客観的に評価し、適切な機能強化を行うための十分な知識を身に付けることです。

観客

組織のCorporate Go vernanceに関する実用的な知識が必要なすべてのスタッフ

コースの形式

非常にインタラクティブな組み合わせ：

• 促進された議論
• スライドプレゼンテーション
• 例
• 演習
• ケーススタディ

観客

• 新たに任命された個人向け融資管理者
• 貸付管理者のための情報の収集および解釈を担当するサポートスタッフ
• 貸付が行われることになった意思決定プロセスについての実用的な知識を必要とする不良および疑わしい債務の管理を担当するスタッフ

個人顧客への貸付 - 消費者向け貸付 - は、個々の貸付提案の評価において高度なスキルを要求します。

多くの場合、貸借対照表、損益勘定科目など、企業向け融資に伝統的に関連付けられている財務情報のソースはなく、顧客と貸し手の間で構築された信頼と信頼にもっと依存しています。

このコースの終わりまでに、個人顧客への貸し手は以下のことができるようになります。

• 個人顧客からの貸出提案を評価するためのプロセスを理解する
• そのプロセスを利用して、ローンに同意するか、または堅固な理由でそれを辞退することを論理的に決定する
• 可能な限り、すべてのローンが全額返済されるように、個人向け貸付ポートフォリオを管理および管理します。 （完全にリスクのない融資はないことを忘れないでください…！）
• 顧客との信頼関係を築き、（全力を尽くして）すべての顧客のローンが全額返済されるように

機械学習は、コンピュータが明示的にプログラムされていなくても学習することができる人工知能の一分野です。ディープラーニングは、学習データ表現およびニューラルネットワークなどの構造に基づく方法を使用する機械学習のサブフィールドです。 Rは金融業界で人気のあるプログラミング言語です。これは、コアトレーディングプログラムからリスク管理システムに至るまでの金融アプリケーションで使用されています。

この講師主導のライブトレーニングでは、ディープラーニング株価予測モデルの作成を進めながら、参加者はRを使用して金融のディープラーニングモデルを実装する方法を学習します。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります。

• ディープラーニングの基本概念を理解する
• 金融におけるディープラーニングの応用と使い方を学ぶ
• Rを使って金融に関する深い学習モデルを作成する
• Rを使用して独自のディープラーニング株価予測モデルを構築する

観客

• 開発者
• データ科学者

コースの形式

• パートレクチャー、パートディスカッション、エクササイズ、そして激しい実習

機械学習は、コンピューターが明示的にプログラムされなくても学習できる人工知能の分野です。ディープラーニングは、ニューラルネットワークなどの学習データ表現と構造に基づく方法を使用する機械学習のサブフィールドです。 Pythonは、明確な構文とコードの読みやすさで有名な高レベルのプログラミング言語です。

このインストラクター主導のライブトレーニングでは、参加者は、ディープラーニングの信用リスクモデルの作成を段階的に進めながら、 Pythonを使用して銀行のディープラーニングモデルを実装する方法を学びます。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります。

• ディープラーニングの基本概念を理解する
• 銀行業務におけるディープラーニングのアプリケーションと使用方法を学ぶ
• 使用Python 、 Keras 、およびTensorFlow銀行のための深い学習モデルを作成するために、
• Pythonを使用して独自のディープラーニングクレジットリスクモデルを構築する

聴衆

• 開発者
• データサイエンティスト

コースの形式

• 一部の講義、一部のディスカッション、演習、および実践的な実践

機械学習は、コンピュータが明示的にプログラムされていなくても学習することができる人工知能の一分野です。ディープラーニングは、学習データ表現およびニューラルネットワークなどの構造に基づく方法を使用する機械学習のサブフィールドです。 Rは金融業界で人気のあるプログラミング言語です。これは、コアトレーディングプログラムからリスク管理システムに至るまでの金融アプリケーションで使用されています。

この講師主導のライブトレーニングでは、参加者はRを使用して銀行向けのディープラーニングモデルを実装する方法を学びます。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります。

• ディープラーニングの基本概念を理解する
• 銀行業務におけるディープラーニングの応用と使用法を学ぶ
• Rを使って銀行業務のための深い学習モデルを作成する
• Rを使用して独自のディープラーニング信用リスクモデルを構築する

観客

• 開発者
• データ科学者

コースの形式

• パートレクチャー、パートディスカッション、エクササイズ、そして激しい実習

トレーニング中に、 Excel高度な機能を使用して財務分析の問題を提示しExcel 。

このコースは、財務分析担当者、会計士、および財務分析の問題でスキルスプレッドシートを拡張したいすべての人を対象としています。

このインストラクターによるライブ・トレーニングは、米国税務当局（IRS）とのコンプライアンスを維持するために、FATCAの法律、コンプライアンス、執行の側面を理解することを希望する米国および非米国の金融機関の専門家を対象としています。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことを理解できるようになる：

• FATCAがグローバルな税務コンプライアンスと金融の透明性に与える影響
FATCAのデューデリジェンスと報告要件FATCAの最も重要な法的側面とコンプライアンスを確保する方法

構造化製品の紹介

もちろん目的は、投資銀行業務で使用されるストラクチャード商品を紹介してデリゲートを提供することです。コースを修了すると、すべての参加者はそのテーマに関する実用的な知識を持ち、回答できるようになります。

1. ストラクチャード商品とは
2. なぜそれらを発行するのですか？
3. 発行者と投資家はどのように利益を得ますか？
4. デリバティブ商品の範囲をどのように構成して価格設定しますか。
5. ストラクチャードファイナンシャル商品を製造する際のリスクとコストは？
6. 組み込みデリバティブとは何ですか？
7. エキゾチックなオプションは何ですか？
8. 価格設定とヘッジの考慮事項は何ですか？

このインストラクターによるライブ・トレーニングは、IFRS第17号について理解を深めたい管理職の方を対象としています。

このトレーニングの終了時までに、参加者は以下のことができるようになります：

• IFRS第17号の主要な要求事項を特定する。
• IFRS第17号とIFRS第4号の違いを理解する。
• IFRSのルールを理解する。
• 財務モデルとその数値について理解する。
• 様々なタイプの保険契約と会計モデルを理解する。
• 十分な情報に基づいた移行計画とスケジュールの準備
。
• 組織内でIFRS第17号を導入する。
• 保険契約のパフォーマンスを識別し、測定する。