Plan du cours
Jour 1 : Introduction au Big Data et à l'IA dans le secteur bancaire
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Aperçu du Big Data dans le secteur bancaire
- Définition et caractéristiques du Big Data
- Importance du Big Data dans le secteur bancaire
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Introduction à l'IA dans le secteur bancaire
- Aperçu des concepts et applications de l'IA
- L'intersection entre le Big Data et l'IA
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Cadre réglementaire
- Compréhension des réglementations bancaires et des processus d'examen
- Rôle des données et de la technologie pour répondre aux exigences réglementaires
Jour 2 : Technologies et cadres du Big Data
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Outils et technologies du Big Data
- Aperçu de Hadoop, Spark et d'autres plateformes Big Data
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Sources de données dans le secteur bancaire
- Identification et exploitation des sources de données internes et externes
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Meilleures pratiques de gestion des données
- Gestion de la qualité, de la sécurité et de la gouvernance des données
Jour 3 : Techniques d'IA pour les processus d'examen bancaire
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Fondamentaux de l'apprentissage automatique et de l'IA
- Concepts clés de l'apprentissage automatique et de l'IA
- Apprentissage supervisé vs non supervisé
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Applications de l'IA dans les examens bancaires
- Évaluation des risques, détection de fraude et détection d'anomalies
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Développement et évaluation des modèles
- Construction de modèles prédictifs pour les examens bancaires
- Indicateurs de performance clés et techniques d'évaluation
Jour 4 : Analyse de données pour un examen efficace
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Techniques d'analyse de données
- Analyse exploratoire des données et visualisation
- Méthodes statistiques et techniques de data mining pertinentes pour le secteur bancaire
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Mise en œuvre de l'analyse pour les examens
- Utilisation de l'analyse pour identifier les tendances, les modèles et les risques
- Développement de tableaux de bord et d'outils de reporting pour les évaluations réglementaires
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Éthique et conformité
- Considérations éthiques liées à l'utilisation du Big Data et de l'IA dans le secteur bancaire
- Navigation dans les défis de la conformité et de la réglementation
Jour 5 : Tendances futures et stratégies de mise en œuvre
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Technologies émergentes dans les examens bancaires
- Aperçu des innovations qui influencent le secteur bancaire (par exemple, la blockchain, le traitement du langage naturel)
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Planification de la mise en œuvre
- Meilleures pratiques pour l'intégration du Big Data et de l'IA dans les processus d'examen bancaire
- Feuille de route pour l'adoption technologique et la gestion du changement
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Défis et solutions
- Discussion sur les défis actuels liés à l'adoption de nouvelles technologies
- Stratégies pour surmonter les obstacles à la mise en œuvre de l'IA et du Big Data
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Synthèse et conclusion
- Récapitulatif des principaux points retenus de la formation
- Session de questions-réponses et collecte des commentaires
Pré requis
Ce programme vise à autonomiser les professionnels bancaires afin d'optimiser les processus d'examen, d'améliorer la prise de décision basée sur les données, de renforcer la gestion des risques et d'intégrer efficacement les technologies émergentes dans leurs opérations. Les participants acquerront des connaissances sur le paysage actuel du Big Data et de l'IA dans le secteur financier, leur permettant d'exploiter ces outils pour une meilleure efficacité opérationnelle et un avantage concurrentiel.
Nos clients témoignent (2)
ambiance de formation, connaissances du formateur et matériaux instructifs
Rizma Aulia Rachman - Lembaga Penjamin Simpanan
Formation - Big Data and AI in Connection to Bank Examination Process
Traduction automatique
Exercice sur l'utilisation de l'IA dans le travail quotidien
Rahmad Sanjaya - Lembaga Penjamin Simpanan
Formation - Big Data and AI in Connection to Bank Examination Process
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