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
    • Intersection entre le Big Data et l'IA
  • Paysage réglementaire
    • Comprendre les régulations bancaires et les processus d'examen
    • Rôle des données et de la technologie dans le respect des exigences réglementaires

Jour 2: Technologies et frameworks du Big Data

  • Outils et technologies du Big Data
    • Aperçu de Hadoop, Spark et d'autres plateformes de Big Data
  • Sources de données en banque
    • Identifier et utiliser les sources de données internes et externes
  • Bonnes pratiques de gestion des données
    • Gérer la qualité, la sécurité et le gouvernance des données

Jour 3: Techniques d'IA pour les processus d'examen bancaire

  • Fondamentaux 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 des modèles
    • Construire des modèles prédictifs pour les examens bancaires
    • Métriques de performance clés 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 d'extraction de connaissances pertinentes à la banque
  • Mise en œuvre de l'analyse pour les examens
    • Utiliser l'analyse pour identifier les tendances, modèles et risques
    • Développer des tableaux de bord et outils de reporting pour les évaluations réglementaires
  • Éthique et conformité
    • Considérations éthiques de l'utilisation du Big Data et de l'IA en banque
    • Naviguer dans les défis de la conformité et des réglementations

Jour 5: Tendances futures et stratégies d'implémentation

  • Nouvelles technologies dans l'examen 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
    • Roadmap 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 clôture
    • Récapitulation des points clés de la formation
    • Session de questions-réponses et collecte de retours

Pré requis

Ce programme vise à doter les professionnels bancaires 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 nouvelles technologies dans leurs opérations. Les participants acquerront une compréhension approfondie du paysage actuel du Big Data et de l'IA en finance, leur permettant de tirer parti de ces outils pour une plus grande efficacité opérationnelle et un avantage compétitif.

 35 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

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