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
Nos clients témoignent (3)
Le contexte / la théorie des LLMs, l'exercice
Joanne Wong - IPG HK Limited
Formation - Applied AI for Financial Statement Analysis & Reporting
Traduction automatique
cela m'a ouvert l'esprit à de nouveaux outils qui peuvent m'aider à créer des automatisations
Alessandra Parpajola - Advanced Bionics AG
Formation - Machine Learning & AI for Finance Professionals
Traduction automatique
J'ai beaucoup apprécié la manière dont le formateur présentait tout. J'ai compris tout, même si la Finance n'est pas mon domaine ; il s'assurait que chaque participant soit à la même page, tout en respectant le temps imparti. Les exercices étaient bien répartis. La communication avec les participants était constante. Le matériel était parfait, ni trop abondant, ni insuffisant. Il a très bien approfondi les sujets un peu plus complexes pour qu'ils soient compréhensibles par tous.
Diana
Formation - ChatGPT for Finance
Traduction automatique