Federated Learning for Finance

• 财务或财务数据分析经验
• 对 AI 和机器学习有基本的了解
• 熟悉数据隐私法规

观众

• 金融数据科学家
• 金融领域的 AI 开发人员
• 金融领域的数据隐私官

Federated Learning 通过在维护数据隐私的同时实现跨机构的协作机器学习，实现金融行业的转型。本课程探讨了 Federated Learning 在金融领域的应用，涵盖隐私保护 AI 的技术、欺诈检测、风险管理和监管合规方面的用例。

这种讲师指导的现场培训（在线或现场）面向希望应用 Federated Learning 技术来增强金融行业数据隐私和协作 AI 的中级专业人员。

在本次培训结束时，参与者将能够：

• 了解财务中 Federated Learning 的原则和优势。
• 为保护隐私的金融应用程序实施 Federated Learning 模型。
• 在不影响隐私的情况下协作分析财务数据。
• 将 Federated Learning 应用于实际的财务场景，例如欺诈检测和风险管理。

课程形式

• 互动讲座和讨论。
• 大量的练习和练习。
• 在即时实验室环境中动手实施。

课程自定义选项

• 要申请本课程的定制培训，请联系我们进行安排。

Finance 中 Federated Learning 简介

• Federated Learning 概念和优势概述
• 在财务领域实施 Federated Learning 的挑战
• Federated Learning 在金融行业的使用案例

隐私保护 AI 技术

• 确保 Federated Learning 模型中的数据隐私
• 安全数据聚合和分析技术
• 遵守金融数据隐私法规

Federated Learning Finance 中的应用

• 使用 Federated Learning 进行欺诈检测
• 风险管理和预测分析
• 用于监管合规性的协作式 AI

在财务系统中实现 Federated Learning

• 设置 Federated Learning 环境
• 将 Federated Learning 集成到现有的财务工作流程中
• 成功实施的案例研究

Finance 中 Federated Learning 中的未来趋势

• 新兴技术和方法
• Scala可用性和性能优化
• 探索 Federated Learning 的未来方向

总结和后续步骤