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Plan du cours

Introduction à l'IA générative dans les services financiers

  • Aperçu de l'IA générative et de sa pertinence pour les services financiers
  • Études de cas de solutions pilotées par l'IA dans l'évaluation des risques, la détection de fraude et l'engagement des clients
  • Principaux avantages et défis de l'utilisation de l'IA générative dans le secteur financier

Configuration de l'environnement

  • Introduction à l'API OpenAI et à Google Cloud Platform
  • Création de comptes et accès aux outils d'IA
  • Configurations de base et installation initiale

Développement de solutions d'IA pour l'évaluation des risques

  • Comprendre le rôle de l'IA générative dans l'évaluation des risques
  • Construction de modèles d'IA pour le score de crédit et l'approbation de prêts
  • Évaluation des facteurs de risque et prédiction des résultats financiers

Détection de fraude avec l'IA générative

  • Défis de la détection et de la prévention de la fraude
  • Utilisation de l'IA générative pour la détection d'anomalies et la reconnaissance de motifs
  • Développement de modèles d'IA pour identifier les activités frauduleuses

Amélioration de l'engagement client grâce à l'IA

  • Personnalisation et adaptation dans les services financiers
  • Création de chatbots alimentés par l'IA pour le support client et l'interaction
  • Amélioration de l'expérience client grâce à des recommandations et analyses pilotées par l'IA

Intégration de l'IA générative dans les systèmes financiers

  • Intégration d'API et interopérabilité des données
  • Déploiement de modèles d'IA dans des environnements de production
  • Mise à l'échelle des solutions d'IA pour traiter de grands volumes de données financières

Évaluation des performances et de l'interprétabilité de l'IA

  • Métriques et références pour l'évaluation des performances de l'IA
  • Interprétation des insights et recommandations générés par l'IA
  • Garantir la transparence et la responsabilisation dans la prise de décision par l'IA

Considérations éthiques dans les services financiers IA

  • Assurer l'équité et la non-discrimination dans les modèles d'IA
  • Aborder les préoccupations en matière de confidentialité et de protection des données
  • Conformité aux exigences réglementaires et aux normes de l'industrie

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Compréhension de base des concepts financiers
  • Familiarité avec les fondamentaux de l'IA et de l'apprentissage automatique (recommandé mais non obligatoire)

Audience

  • Professionnels de la finance
  • Développeurs de fintech
  • Spécialistes de l'IA
 14 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

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