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Plan du cours

Introduction à l'IA dans les services financiers

  • Aperçu des applications de l'IA dans les banques et la finance
  • Cas d'utilisation dans la détection de fraude, la gestion des risques et l'automatisation financière
  • Considérations éthiques et réglementaires

Apprentissage automatique pour la détection de fraude

  • Schémas de fraude courants et anomalies
  • Apprentissage supervisé vs non supervisé pour la détection de fraude
  • Construction de modèles de classification pour l'identification de la fraude

Évaluation des risques en temps réel avec l'IA

  • Utilisation de l'IA pour l'évaluation du risque de crédit
  • Modélisation prédictive pour la prévision financière
  • Prise de décision propulsée par l'IA dans la gestion des risques

Construction de systèmes de surveillance financière propulsés par l'IA

  • Automatisation de la surveillance des transactions et des alertes
  • Utilisation du TALN (traitement automatique du langage naturel) pour l'analyse de documents financiers
  • Intégration d'agents IA dans les systèmes financiers existants

Déploiement de modèles d'IA dans les institutions financières

  • Déploiement basé sur le cloud vs sur site
  • Assurer la sécurité et la conformité dans la finance propulsée par l'IA
  • Mise à l'échelle des modèles d'IA pour les transactions à fort volume

Optimisation des modèles d'IA pour la précision et l'efficacité

  • Amélioration de la précision et du rappel dans la détection de fraude
  • Traitement des ensembles de données déséquilibrés et des faux positifs
  • Apprentissage continu et réentraînement des modèles

Tendances futures de l'IA pour les services financiers

  • Expériences bancaires personnalisées propulsées par l'IA
  • Intégration de la blockchain et de l'IA pour la prévention de la fraude
  • Avancées dans l'IA explicable pour la prise de décision financière

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Expérience avec l'analyse des données financières
  • Compréhension de base des concepts d'apprentissage automatique
  • Familiarité avec les techniques de gestion des risques et de détection de fraude

Audience

  • Analystes financiers
  • Équipes de gestion des risques
  • Spécialistes de la prévention de la fraude
  • Ingénieurs en IA
 14 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

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