Plan du cours

Jour 1 : Introduction au Big Data et à l'IA en banque

  • Aperçu du Big Data en banque
    • Définition et caractéristiques du Big Data
    • Importance du Big Data dans le secteur bancaire
  • Introduction à l'IA en banque
    • Aperçu des concepts et applications de l'IA
    • L'intersection du Big Data et de l'IA
  • Paysage réglementaire
    • Comprendre les régulations bancaires et les processus d'examen
    • Rôle des données et de la technologie pour répondre aux exigences réglementaires

Jour 2 : Technologies et cadres du Big Data

  • Outils et technologies du Big Data
    • Aperçu de Hadoop, Spark et d'autres plateformes Big Data
  • Sources de données en banque
    • Identification et utilisation des sources de données internes et externes
  • Bonnes 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

  • Fundamentaux de l'apprentissage automatique et de l'IA
    • Concepts clés en apprentissage automatique et IA
    • Apprentissage supervisé vs. non supervisé
  • Applications de l'IA dans les examens bancaires
    • Évaluation des risques, détection de la fraude et détection d'anomalies
  • Développement et évaluation de modèles
    • Création de modèles prédictifs pour l'examen bancaire
    • Principaux indicateurs de performance et techniques d'évaluation

Jour 4 : Analyse de données pour un examen efficace

  • Techniques d'analyse de données
    • Analyse exploratoire des données et visualisation
    • Méthodes statistiques et techniques de data mining pertinentes pour la banque
  • 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
  • Éthique et conformité
    • Considérations éthiques de l'utilisation du Big Data et de l'IA en banque
    • Navigation dans les défis réglementaires et de conformité

Jour 5 : Tendances futures et stratégies d'implémentation

  • Technologies émergentes en examination bancaire
    • Aperçu des innovations influençant la banque (par exemple, blockchain, traitement du langage naturel)
  • Planification de l'implémentation
    • Bonnes pratiques pour intégrer le Big Data et l'IA dans les processus d'examen bancaire
    • Feuille de route pour l'adoption de la technologie et la gestion du changement
  • Défis et solutions
    • Discussion sur les défis actuels d'adoption de nouvelles technologies
    • Stratégies pour surmonter les obstacles à l'implémentation de l'IA et du Big Data
  • Conclusion et fin de la formation
    • Récapitulation des principaux points de la formation
    • Session de questions-réponses et collecte de retours

Pré requis

Ce programme vise à doter les professionnels de la banque des moyens 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 une vision du paysage actuel du Big Data et de l'IA en finance, leur permettant de tirer parti de ces outils pour améliorer l'efficacité opérationnelle et le avantage concurrentiel.

 35 Heures

Nombre de participants


Prix ​​par Participant

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