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Schulungsübersicht
Einführung in generative KI für Finanzdienstleistungen
- Überblick über generative KI und deren Relevanz für Finanzdienstleistungen
- Fallstudien zu KI-gesteuerten Lösungen in Risikobewertung, Betrugsbekämpfung und Kundeninteraktion
- Wesentliche Vorteile und Herausforderungen bei der Nutzung von generativer KI im Finanzsektor
Einrichten der Umgebung
- Einführung in die OpenAI-API und Google Cloud Platform
- Einrichten von Konten und Zugriff auf KI-Tools
- Grundlegende Konfigurationen und Erstinstallation
Entwicklung von KI-Lösungen für die Risikobewertung
- Verständnis der Rolle von generativer KI bei der Risikobewertung
- Aufbau von KI-Modellen für Kreditwürdigkeitsprüfungen und Kreditgenehmigungen
- Bewertung von Risikofaktoren und Vorhersage finanzieller Ergebnisse
Betrugsbekämpfung mit generativer KI
- Herausforderungen bei der Erkennung und Verhinderung von Betrug
- Einsatz von generativer KI für Anomalieerkennung und Mustererkennung
- Entwicklung von KI-Modellen zur Identifizierung betrügerischer Aktivitäten
Verbesserung der Kundeninteraktion durch KI
- Personalisierung und Anpassung in Finanzdienstleistungen
- Erstellung von KI-gestützten Chatbots für Kundensupport und Interaktion
- Verbesserung der Kundenerfahrung mit KI-basierten Empfehlungen und Insights
Integration von generativer KI in Finanzsysteme
- API-Integration und Dateninteroperabilität
- Bereitstellen von KI-Modellen in Produktionsumgebungen
- Skalierung von KI-Lösungen zur Bewältigung grosser Datenmengen im Finanzbereich
Bewertung der KI-Leistung und Interpretierbarkeit
- Metriken und Benchmarks zur Bewertung der KI-Leistung
- Interpretation von KI-generierten Insights und Empfehlungen
- Gewährleistung von Transparenz und Verantwortung bei KI-Entscheidungen
Ethische Aspekte von KI in Finanzdienstleistungen
- Sicherstellung von Fairness und Nichtdiskriminierung in KI-Modellen
- Adressierung von Datenschutzbedenken und Datensicherheit
- Einhaltung regulatorischer Anforderungen und branchenspezifischer Standards
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Grundlegendes Verständnis von Finanzkonzepten
- Vertrautheit mit den Grundlagen von KI und maschinellem Lernen (empfohlen, aber nicht erforderlich)
Zielgruppe
- Finanzfachleute
- Fintech-Entwickler
- KI-Spezialisten
14 Stunden
Erfahrungsberichte (2)
die Tipps und empfohlenen Prompts, die wir aus diesem Training mitnehmen können
Lee Mei Lin - ST Engineering IHQ Pte Ltd
Kurs - InVideo AI: Creating Engaging Short-Form Videos
Maschinelle Übersetzung
Einsatz von angemessenen und wirksamen Prompts
Marses Pacaldo
Kurs - Generative AI and Prompt Engineering for Corporate Professionals
Maschinelle Übersetzung