Plan du cours
Introduction à l'ingénierie des invites en finance
- Comprendre l'ingénierie des invites et les modèles d'IA
- Applications des invites pilotées par l'IA dans l'analyse financière
- Aperçu des outils et API d'IA pour la finance
Utilisation de l'IA pour la prévision financière
- Génération de projections financières à l'aide d'invites d'IA
- Analyse des données historiques pour les prévisions de tendances
- Amélioration de la précision grâce à l'optimisation des invites
Analyse de la tendance du marché avec l'IA
- Extraction d'insights à partir des nouvelles financières et rapports
- Utilisation d'invites alimentées par le NLP pour la classification de la tendance
- Intégration de l'analyse de la tendance basée sur l'IA avec les modèles financiers
Automatisation des rapports financiers
- Génération de résumés financiers à l'aide de l'IA
- Automatisation de l'extraction de données à partir des rapports
- Assurer la cohérence et la conformité dans les rapports générés par l'IA
Évaluation des risques et détection de fraude
- Développement de modèles d'évaluation des risques pilotés par l'IA
- Optimisation des invites d'IA pour la détection de fraude
- Études de cas sur la gestion des risques financiers alimentée par l'IA
Amélioration de la prise de décision avec l'IA
- Utilisation de l'IA pour l'optimisation des stratégies d'investissement
- Analyse des scénarios et tests de résistance pilotés par l'IA
- Meilleures pratiques pour la prise de décision financière assistée par l'IA
Considérations éthiques et de conformité dans la finance pilotée par l'IA
- Assurer une utilisation éthique de l'IA dans les services financiers
- Biais de l'IA et son impact sur la prise de décision financière
- Considérations réglementaires et cadres de conformité de l'IA
Ateliers pratiques et applications dans le monde réel
- Construction de modèles de prévision financière à l'aide d'invites d'IA
- Développement d'un outil d'évaluation des risques piloté par l'IA
- Automatisation de l'analyse de la tendance du marché
Résumé et étapes suivantes
Pré requis
- Connaissances de base en finance et analyse financière
- Expérience en analyse de données et modélisation financière
- Familiarité avec les concepts d'IA et d'apprentissage automatique (recommandée)
Audience
- Analystes financiers
- Gestionnaires de risques
- Développeurs fintech
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