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Plan du cours

Introduction à l'IA multimodale pour la finance

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

Analyse des risques avec l'IA multimodale

  • Fondamentaux de la gestion des risques financiers
  • Utilisation de l'IA pour l'évaluation prédictive des risques
  • Étude de cas : modèles de notation de crédit basés sur l'IA

Détection de la fraude par 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 de textes financiers

  • Extraction d'informations à partir des rapports financiers et des actualités
  • Analyse des sentiments pour la prédiction du marché
  • Utilisation des LLM (modèles de langage larges) pour la conformité réglementaire et l'audit

Vision par ordinateur dans le secteur financier

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

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 schémas de transaction pour détecter les activités suspectes

Développement et déploiement de modèles d'IA pour la finance

  • Prétraitement des données et ingénierie des caractéristiques
  • Formation des modèles d'IA pour les applications financières
  • Déploiement de systèmes de détection de la fraude basés sur 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
  • Meilleures pratiques pour une utilisation responsable de l'IA dans la finance

Tendances futures dans la finance pilotée par l'IA

  • Avancées en IA pour la prévision financière
  • 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 prochaines étapes

Pré requis

  • Connaissances de base sur les concepts de l'IA et de l'apprentissage automatique
  • Compréhension des données financières et de la gestion des risques
  • Expérience en programmation Python et en analyse de données

Audience

  • Professionnels de la finance
  • Analystes de données
  • Gestionnaires des risques
  • Ingénieurs en IA dans le secteur financier
 14 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

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