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Plan du cours
Introduction à l'ingénierie des prompts en finance
- Compréhension de l'ingénierie des prompts et des modèles d'IA
- Applications des prompts alimentés 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 de prompts d'IA
- Analyse des données historiques pour prédire les tendances
- Amélioration de la précision grâce à l'optimisation des prompts
Analyse du sentiment du marché avec l'IA
- Extraction de points de saillants à partir des nouvelles et rapports financiers
- Utilisation de prompts basés sur le TALN (Traitement Automatique des Langues Naturelles) pour la classification du sentiment
- Intégration de l'analyse du sentiment basée sur l'IA avec les modèles financiers
Automatisation de la génération de rapports financiers
- Génération de résumés financiers à l'aide de l'IA
- Automatisation de l'extraction de données à partir des rapports
- Garantie de cohérence et de conformité dans les rapports générés par l'IA
Évaluation des risques et détection des fraudes
- Développement de modèles d'évaluation des risques alimentés par l'IA
- Optimisation des prompts d'IA pour la détection des fraudes
- Études de cas sur la gestion des risques financiers alimentée par l'IA
Amélioration de la prise de décision avec l'IA
- Exploitation de l'IA pour l'optimisation de la stratégie d'investissement
- Analyse de 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
- Garantie de l'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
Laboratoires pratiques et applications concrètes
- Construction de modèles de prévision financière à l'aide de prompts d'IA
- Développement d'un outil d'évaluation des risques piloté par l'IA
- Automatisation de l'analyse du sentiment du marché
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Connaissances de base en finance et en analyse financière
- Expérience en analytique des données et modélisation financière
- Familiarité avec les concepts de l'IA et de l'apprentissage automatique (recommandé)
Public cible
- Analystes financiers
- Gestionnaires des risques
- Développeurs de fintech
14 Heures
Nos clients témoignent (1)
Le formateur était très compétent et facile à aborder
Gareth Gird - Teleflex Medical Europe Ltd
Formation - Copilot for Finance and Accounting Professionals
Traduction automatique