コース概要

金融向けプロンプトエンジニアリングの概要

  • プロンプトエンジニアリングとAIモデルの理解
  • AI駆動型プロンプトの金融分析における応用
  • 金融向けAIツールとAPIの概要

AIを使用した財務予測

  • AIプロンプトを使用して財務予想を生成する。
  • トレンド予測のための歴史データ分析
  • プロンプト最適化を通じた精度向上

AIを使用した市場センチメント分析

  • 金融ニュースとレポートから洞察を抽出する。
  • NLP駆動型プロンプトを使用したセンチメント分類
  • AIベースのセンチメント分析と金融モデルの統合

財務報告書の自動化

  • AIを使用して財務要約を生成する。
  • レポートからのデータ抽出を自動化する。
  • AI生成レポートの一貫性とコンプライアンスを確保する。

リスク評価と不正検出

  • AI駆動型リスク評価モデルの開発
  • 不正検出のためのAIプロンプト最適化
  • AI駆動型金融リスク管理に関する事例研究

AIを使用した意思決定の強化

  • 投資戦略最適化のためのAI活用
  • AI駆動型シナリオ分析とストレステスト
  • AIアシスタント金融意思決定のベストプラクティス

AI駆動型金融における倫理的およびコンプライアンス上の考慮事項

  • 金融サービスにおけるAIの倫理的な使用の確保
  • AIバイアスとその金融意思決定への影響
  • 規制上の考慮事項とAIコンプライアンスフレームワーク

手動ラボと実際のアプリケーション

  • AIプロンプトを使用した財務予測モデルの構築
  • AI駆動型リスク評価ツールの開発
  • 市場センチメント分析の自動化

まとめと次なるステップ

要求

  • 金融と財務分析に関する基本的な知識
  • データ分析と財務モデリングの経験
  • AIと機械学習の概念に精通していること(推奨)

対象者

  • 財務アナリスト
  • リスクマネージャー
  • フィンテック開発者
 14 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

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