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Plan du cours
Introduction à Generative AI dans les services financiers
- Vue d'ensemble de l'IA générative et de sa pertinence pour les services financiers
- Études de cas de solutions basées sur l'IA pour l'évaluation des risques, la détection des fraudes et l'engagement des clients
- Principaux avantages et défis de l'utilisation de l'IA générative dans le secteur financier
Mise en place de l'environnement
- Introduction à OpenAI API et à Google Cloud Platform
- Création de comptes et accès aux outils d'IA
- Configurations de base et installation initiale
Développer des solutions d'IA pour l'évaluation des risques
- Comprendre le rôle de l'IA générative dans l'évaluation des risques
- Construire des modèles d'IA pour l'évaluation du crédit et l'approbation des prêts
- Évaluer les facteurs de risque et prédire les résultats financiers
Détection de la fraude avec Generative AI
- Défis en matière de détection et de prévention de la fraude
- Utiliser l'IA générative pour la détection des anomalies et la reconnaissance des formes
- Développer des modèles d'IA pour identifier les activités frauduleuses
Améliorer l'engagement des clients grâce à l'IA
- Personnalisation et personnalisation dans les services financiers
- Création de chatbots alimentés par l'IA pour l'assistance et l'interaction avec les clients
- Amélioration de l'expérience client grâce à des recommandations et des informations basées sur l'IA
Intégrer Generative AI dans les systèmes financiers
- Intégration des API et interopérabilité des données
- Déployer des modèles d'IA dans des environnements de production
- Mise à l'échelle des solutions d'IA pour traiter de grands volumes de données financières
Évaluer les performances et l'interprétabilité de l'IA
- Mesures et références pour l'évaluation des performances de l'IA
- Interprétation des informations et des recommandations générées par l'IA
- Assurer la transparence et la responsabilité dans la prise de décision en matière d'IA
Considérations éthiques dans les services financiers d'IA
- Garantir l'équité et la non-discrimination dans les modèles d'IA
- Répondre aux préoccupations en matière de respect de la vie privée et de protection des données
- Respect des exigences réglementaires et des normes sectorielles
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 requis).
Audience
- Finance professionnels
- Fintech développeurs
- Spécialistes de l'IA
14 Heures