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コース概要
金融業界における生成型AI入門
- 生成型AIの概要と金融業界での重要性について説明する。
- リスク評価、不正検出、顧客エンゲージメントにおけるAI活用事例を紹介する。
- 金融業界での生成型AI利用における主な利点と課題を考察する。
環境構築方法
- OpenAI APIおよびGoogle Cloud Platformの紹介を行う。
- アカウント設定手順とAIツールへの接続方法を説明する。
- 初期設定および基本構成のやり方を解説する。
リスク評価向けAIソリューションの開発
- リスク評価における生成型AIの役割を理解する。
- 信用スコア算出や融資承認向けAIモデル構築法を学ぶ。
- リスク要因の評価および金融成果予測手法を説明する。
生成型AIを用いた不正検出
- 不正行為検出・防止における課題点について述べる。
- 異常値検知やパターン認識に生成型AIを活用する方法を示す。
- 不正活動検出用AIモデル開発手順を説明する。
AIによる顧客エンゲージメント強化
- 金融サービスにおける個別最適化・カスタマイズの重要性を説明する。
- 顧客対応や相互コミュニケーション用AIチャットボット作成法を伝授する。
- AIベースのおすすめ情報提示や分析結果を活用して顧客体験向上策を説明する。
金融システムへの生成型AI統合手法
- API連携およびデータ相互運用性の確保方法を解説する。
- 本番環境でのAIモデル配備プロセスを紹介する。
- 膨大な金融データを処理可能な規模に向けたAIソリューション拡張法を示す。
AI性能評価と解釈方法
- AIモデルの品質判断に用いられる指標およびベンチマーク例を紹介する。
- 生成されたAI見解や提案内容を正しく読み取るための手法を示す。
- AIによる意思決定プロセスにおける透明性・説明責任確保方法を伝授する。
金融業界でのAI利用に関する倫理的課題
- AIモデルにおける公平性・差別防止対策を説明する。
- 個人情報保護およびデータセキュリティ上の注意点を解説する。
- 業界規制要件や法的基準への適合方法を示す。
総括および今後の取り組み方向性
要求
- 金融に関する基本的な知識があること
- AIおよび機械学習の基礎知識があると望ましいが必須ではない
対象者
- 金融業界関係者
- フィンテック開発者
- AI専門家
14 時間
お客様の声 (2)
このトレーニングから身につけられる、実践的なヒントと推奨プロンプト
Lee Mei Lin - ST Engineering IHQ Pte Ltd
コース - InVideo AI: Creating Engaging Short-Form Videos
機械翻訳
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Marses Pacaldo
コース - Generative AI and Prompt Engineering for Corporate Professionals
機械翻訳