Plan du cours
Introduction au Multimodal AI for Finance
- Aperçu de l'IA multimodale et ses applications financières
- Types de données financières : structurées vs non structurées
- Défis de la mise en œuvre de l'IA financière
Analyse des Risques avec Multimodal AI
- Fondements de la gestion des risques financiers
- Utilisation de l'IA pour l'évaluation prédictive des risques
- Étude de cas : modèles d'évaluation de crédit pilotés par 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 en temps réel de la fraude
Natural Language Processing (NLP) pour l'Analyse Textuelle Financière
- Extraction d'insights à partir des rapports et nouvelles financières
- Analyse de sentiment pour la prévision du marché
- Utilisation des modèles LLM pour la conformité réglementaire et l'audit
Computer Vision dans Finance
- Détection de documents frauduleux avec IA
- Analyse des écritures manuscrites et des signatures pour l'authentification
- Étude de cas : vérification par chèque pilotée par IA
Analyse Comportementale pour la Détection de Fraude
- Suivi du comportement client avec l'IA
- Biométrie d'authentification et prévention des fraudes
- Analyse des motifs de transactions pour activités suspectes
Développement et déploiement de Modèles IA pour Finance
- Prétraitement des données et ingénierie des caractéristiques
- Formation des modèles IA pour les applications financières
- Déploiement de systèmes de détection de fraude basés sur l'IA
Considérations Réglementaires et Éthiques
- Gouvernance et conformité des IA dans les institutions financières
- Préjugés et équité dans les modèles d'IA financiers
- Meilleures pratiques pour l'utilisation responsable de l'IA en finance
Tendances futures de la Finance pilotée par IA
- Progrès dans les applications d'IA pour la prévision financière
- Techniques émergentes d'IA pour la prévention des fraudes
- Le rôle de l'IA dans le futur du secteur bancaire et des investissements
Résumé et Étapes Suivantes
Pré requis
- Connaissance de base des concepts d'IA et d'apprentissage automatique
- Compréhension des données financières et de la gestion des risques
- Expérience avec Python programmation et analyse de données
Public cible
- Professionnels Finance
- Analystes de données
- Gestionnaires de risques
- Ingénieurs IA dans le secteur financier
Nos clients témoignent (1)
J'ai beaucoup apprécié la façon dont le formateur a présenté tout le contenu. J'ai compris tout, même si Finance n'est pas mon domaine, il s'est assuré que chaque participant était sur la même longueur d'onde, tout en respectant le temps imparti. Les exercices étaient bien espacés. La communication avec les participants était toujours présente. Le matériel était parfait, ni trop ni trop peu. Il a très bien développé les sujets un peu plus complexes pour que tout le monde puisse les comprendre.
Diana
Formation - ChatGPT for Finance
Traduction automatique