Prompt Engineering for Finance

• Podstawowa wiedza z zakresu finansów i analizy finansowej
• Doświadczenie w analizie danych i modelowaniu finansowym
• Znajomość koncepcji sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego (zalecane)

Odbiorcy

• Analitycy finansowi
• Menedżerowie ds. ryzyka
• Programiści Fintech

Inżynieria podpowiedzi przekształca podejmowanie decyzji finansowych poprzez wykorzystanie sztucznej inteligencji do oceny ryzyka, zautomatyzowanego raportowania finansowego i analizy rynku.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla średniozaawansowanych specjalistów finansowych i programistów fintech, którzy chcą korzystać z technik inżynierii podpowiedzi opartych na sztucznej inteligencji w celu usprawnienia analizy finansowej, zarządzania ryzykiem i podejmowania decyzji.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Zrozumieć podstawy inżynierii podpowiedzi w aplikacjach finansowych.
• Wykorzystać modele AI do prognozowania finansowego i analizy nastrojów rynkowych.
• Zautomatyzować raportowanie finansowe i ekstrakcję danych za pomocą podpowiedzi AI.
• Opracowanie modeli oceny ryzyka opartych na sztucznej inteligencji za pomocą zoptymalizowanych podpowiedzi.
• Zapewnienie zgodności i kwestii etycznych podczas korzystania ze sztucznej inteligencji w finansach.

Format kursu

• Interaktywny wykład i dyskusja.
• Wiele ćwiczeń i praktyki.
• Praktyczne wdrożenie w środowisku laboratoryjnym na żywo.

Opcje dostosowywania kursu

• Aby poprosić o spersonalizowane szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami.

Wprowadzenie do Prompt Engineering w Finance

• Zrozumienie inżynierii podpowiedzi i modeli AI
• Zastosowania podpowiedzi opartych na sztucznej inteligencji w analizie finansowej
• Przegląd narzędzi AI i interfejsów API dla finansów

Wykorzystanie sztucznej inteligencji w analizie finansowej Forecasting

• Generowanie prognoz finansowych przy użyciu podpowiedzi AI
• Analiza danych historycznych w celu przewidywania trendów
• Zwiększanie dokładności poprzez optymalizację podpowiedzi

Rynek Sentiment Analysis ze sztuczną inteligencją

• Wyciąganie wniosków z wiadomości i raportów finansowych
• Korzystanie z podpowiedzi opartych na NLP do klasyfikacji nastrojów
• Integracja analizy nastrojów opartej na sztucznej inteligencji z modelami finansowymi

Automatyzacja raportowania finansowego

• Generowanie podsumowań finansowych przy użyciu sztucznej inteligencji
• Automatyzacja ekstrakcji danych z raportów
• Zapewnienie spójności i zgodności w raportach generowanych przez AI

Ocena ryzyka i wykrywanie oszustw

• Opracowywanie modeli oceny ryzyka opartych na sztucznej inteligencji
• Optymalizacja podpowiedzi AI do wykrywania oszustw
• Studia przypadków dotyczące zarządzania ryzykiem finansowym opartego na sztucznej inteligencji

Usprawnianie procesu decyzyjnego dzięki sztucznej inteligencji

• Wykorzystanie sztucznej inteligencji do optymalizacji strategii inwestycyjnej
• Analiza scenariuszy i testy warunków skrajnych oparte na sztucznej inteligencji
• Najlepsze praktyki w zakresie podejmowania decyzji finansowych wspomaganych przez sztuczną inteligencję

Kwestie etyczne i zgodności z przepisami w zarządzaniu opartym na sztucznej inteligencji Finance

• Zapewnienie etycznego wykorzystania sztucznej inteligencji w usługach finansowych
• Stronniczość AI i jej wpływ na podejmowanie decyzji finansowych
• Uwarunkowania regulacyjne i ramy zgodności ze sztuczną inteligencją

Praktyczne laboratoria i aplikacje w świecie rzeczywistym

• Tworzenie modeli prognoz finansowych przy użyciu podpowiedzi AI
• Opracowywanie narzędzia do oceny ryzyka opartego na sztucznej inteligencji
• Automatyzacja analizy nastrojów rynkowych

Podsumowanie i kolejne kroki