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コース概要
生成AIの概要
- 生成モデルと金融への関連性の概要
- 生成モデルの種類:LLMs, GANs, VAEs
- 金融コンテキストにおける強みと制限点
金融向け生成対抗ネットワーク(GANs)
- GANsの仕組み:ジェネレータ vs. ディスクリミネータ
- 合成データ生成と不正シミュレーションへの応用
- ケーススタディ:テスト用の現実的な取引データの生成
大規模言語モデル(LLMs)とプロンプトエンジニアリング
- LLMsが金融テキストを理解し生成する仕組み
- 予測とリスク分析のためのプロンプト設計
- ユースケース:金融報告書要約、KYC、赤旗検出
生成AIを用いた金融予測
- ハイブリッドLLMとMLモデルによる時系列予測
- シナリオ生成とストレステスト
- ユースケース:構造化データと非構造化データを用いた収益予測
不正検知と異常識別
- GANsを用いた取引の異常検知
- プロンプトベースのLLMワークフローによる新規不正パターンの識別
- モデル評価:偽陽性と真のリスク指標
規制と倫理的影響
- 生成AI出力における説明可能性と透明性
- ファンジーとバイアスのリスク
- 規制要件への適合(例:GDPR、バーゼル指針)
金融機関向け生成AIユースケースの設計
- 内部導入のためのビジネスケースの構築
- 革新とリスク、コンプライアンスのバランス
- 責任あるAI展開のためのガバナンスフレームワーク
まとめと次へのステップ
要求
- 基本的な金融とリスク管理の概念を理解していること
- スプレッドシートや基本的なデータ分析の経験があること
- Pythonに慣れ親しんでいることが役立つが、必須ではない
対象者
- リスク管理者
- コンプライアンスアナリスト
- 金融監査人
14 時間
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