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
Nos clients témoignent (2)
Le style interactif, les exercices
Tamas Tutuntzisz
Formation - Introduction to Prompt Engineering
Traduction automatique
Une excellente collection de ressources pour un usage futur, le style de l'enseignant (plein d'humour et de détails pertinents)
Adam - GE Aerospace Poland Sp. z o.o.
Formation - Prompt Engineering for ChatGPT
Traduction automatique