Plan du cours

Introduction à l'IA Multimodale pour la Finance

  • Aperçu de l'IA multimodale et ses applications financières
  • Types de données financières : structurées vs. non structurées
  • Défis dans l'adoption de l'IA financière

Analyse des Risques avec l'IA Multimodale

  • Fondements de la gestion des risques financiers
  • Utilisation de l'IA pour l'évaluation prédictive des risques
  • Étude de cas : modèles de scoring de crédit pilotés par l'IA

Détection de la Fraude à l'Aide de l'IA

  • Types courants de fraude financière
  • Techniques d'IA pour la détection des anomalies
  • Stratégies de détection de la fraude en temps réel

Traitement Automatique du Langage Naturel (TALN) pour l'Analyse des Textes Financiers

  • Extraction d'insights à partir de rapports financiers et d'actualités
  • Analyse de sentiment pour la prédiction du marché
  • Utilisation des LLM (Modèles Linguistiques de Grandes Tailles) pour la conformité réglementaire et l'audit

Vision par Ordinateur en Finance

  • Détection de documents frauduleux avec l'IA
  • Analyse de l'écriture manuscrite et des signatures pour l'authentification
  • Étude de cas : vérification pilotée par l'IA des chèques

Analyse Comportementale pour la Détection de la Fraude

  • Suivi du comportement des clients avec l'IA
  • Authentification biométrique et prévention de la fraude
  • Analyse des modèles de transactions pour les activités suspectes

Développement et Déploiement de Modèles d'IA pour la Finance

  • Prétraitement des données et ingénierie des caractéristiques
  • Formation de modèles d'IA pour les applications financières
  • Déploiement de systèmes de détection de fraude pilotés par l'IA

Considérations Réglementaires et Éthiques

  • Gouvernance et conformité de l'IA dans les institutions financières
  • Biais et équité dans les modèles d'IA financiers
  • Bonnes pratiques pour une utilisation responsable de l'IA en finance

Tendances Futures de la Finance Pilotée par l'IA

  • Avancées de l'IA pour le pronostic financier
  • Nouvelles techniques d'IA pour la prévention de la fraude
  • Le rôle de l'IA dans l'avenir de la banque et des investissements

Résumé et Étapes Suivantes

Pré requis

  • Connaissances de base en IA et en concepts d'apprentissage automatique
  • Compréhension des données financières et de la gestion des risques
  • Expérience avec le langage de programmation Python et l'analyse de données

Public cible

  • Professionnels financiers
  • Analystes de données
  • Gestionnaires de risques
  • Ingénieurs en IA dans le secteur financier
 14 heures

Nombre de participants


Prix par participant

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