コース概要

金融サービスにおける生成AIの導入

  • 生成AIの概要と金融サービスへの関連性
  • リスク評価、不正検知、顧客エンゲージメントにおけるAI駆動ソリューションの事例研究
  • 金融セクターでの生成AI使用の主なメリットと課題

環境のセットアップ

  • OpenAI APIとGoogle Cloud Platformの概要
  • アカウントの設定とAIツールへのアクセス方法
  • 基本的な設定と初期セットアップ

リスク評価用のAIソリューションの開発

  • 生成AIがリスク評価に果たす役割の理解
  • クレジットスコアリングとローン承認用のAIモデル構築
  • リスク要因の評価と金融結果の予測

生成AIを使用した不正検知

  • 不正検知と防止における課題
  • 異常検出とパターン認識のための生成AIの活用
  • 不正行為を特定するためのAIモデル開発

AIを使用した顧客エンゲージメントの強化

  • 金融サービスでのパーソナライゼーションとカスタマイズ
  • 顧客サポートやインタラクション用のAI駆動チャットボットの作成
  • AIによるレコメンデーションとインサイトで顧客体験を向上させる

金融システムへの生成AIの統合

  • API統合とデータ相互運用性
  • プロダクション環境でのAIモデルのデプロイ
  • 大量の金融データを処理するためのAIソリューションのスケーリング

AIパフォーマンスと解釈可能性の評価

  • AIパフォーマンス評価のための指標とベンチマーク
  • AI生成インサイトとレコメンデーションの解釈
  • AIによる意思決定における透明性と説明責任の確保

金融サービスのAIに関する倫理的配慮

  • 公正性と差別のないAIモデルの確立
  • プライバシー問題とデータ保護への対応
  • 規制要件と業界基準の遵守

まとめと次なるステップ

要求

  • 金融概念の基本的な理解
  • AIと機械学習の基礎知識(推奨されるが必須ではない)

対象者

  • 金融プロフェッショナル
  • フィンテック開発者
  • AIスペシャリスト
 14 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

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