Generative AI for Financial Services

• 对财务概念的基本了解
• 熟悉 AI 和机器学习基础知识（推荐但不是必需的）

观众

• Finance 专业人士
• Fintech 开发者
• 人工智能专家

Generative AI 通过为风险评估、欺诈检测和客户参与创建量身定制的解决方案，在金融服务领域具有变革潜力。

这种由讲师指导的现场培训（在线或现场）面向希望利用生成式人工智能改变金融服务的金融专业人士、金融科技开发人员和人工智能专家。

在培训结束时，参与者将能够：

• 了解生成式 AI 的基础知识及其在金融服务中的应用。
• 利用生成式 AI 工具和平台进行风险评估、欺诈检测和客户互动。
• 使用生成式 AI 为金融服务开发定制解决方案。
• 将生成式 AI 解决方案集成到现有的金融系统和流程中。
• 分析和优化生成式 AI 模型以提高性能。

课程形式

• 互动讲座和讨论。
• 大量的练习和练习。
• 在现场实验室环境中动手实施。

课程自定义选项

• 如需申请本课程的定制培训，请联系我们进行安排。

金融服务 Generative AI 简介

• 生成式人工智能概述及其与金融服务的相关性
• 人工智能驱动型解决方案在风险评估、欺诈检测和客户参与方面的案例研究
• 在金融领域使用生成式人工智能的主要优势和挑战

设置环境

• OpenAI API 和 Google 云平台简介
• 设置帐户和访问 AI 工具
• 基本配置和初始设置

开发用于风险评估的人工智能解决方案

• 了解生成式人工智能在风险评估中的作用
• 构建用于信用评分和贷款审批的 AI 模型
• 评估风险因素并预测财务结果

使用 Generative AI 进行欺诈检测

• 欺诈检测和预防方面的挑战
• 利用生成式 AI 进行异常检测和模式识别
• 开发人工智能模型以识别欺诈活动

通过 AI 增强客户参与度

• 金融服务中的个性化和定制
• 创建用于客户支持和交互的 AI 聊天机器人
• 通过 AI 驱动的建议和见解改善客户体验

将 Generative AI 整合到金融系统中

• API 集成和数据互操作性
• 在生产环境中部署 AI 模型
• 扩展 AI 解决方案以处理大量财务数据

评估 AI 性能和可解释性

• 人工智能性能评估的指标和基准
• 解读 AI 生成的见解和建议
• 确保人工智能决策的透明度和问责制

人工智能金融服务中的道德考量

• 确保人工智能模型的公平性和不歧视性
• 解决隐私问题和数据保护
• 符合法规要求和行业标准

摘要和后续步骤