Multimodal AI for Finance

• 人工智慧和机器学习概念的基本知识
• 金融数据和风险管理的理解
• 有Python编程和数据分析的经验

观众

• Finance 专业人士
• 数据分析师
• 风险管理师
• 金融行业的AI工程师

金融领域的 Multimodal AI 为风险评估和欺诈检测。改进风险评估和欺诈检测。

这门由讲师主导的现场培训（在线或现场）旨在满足希望利用多模态人工智能进行风险分析和欺诈检测的中级金融专业人士、数据分析师、风险管理人员和人工智能工程师。

培训结束时，参与者将能够：

• 了解多模态人工智能在金融风险管理中的应用。
• 分析欺诈检测的结构化和非结构化金融数据。
• 实施人工智能模型以识别异常和可疑活动。
• 利用 NLP 和计算机视觉进行金融文件分析。
• 在现实金融系统中部署 AI 驱动的欺诈检测模型。

课程格式

• 互动式讲座和讨论。
• 大量练习和实践。
• 在实验室环境中进行实操实施。

课程定制选项

• 如果您想为此课程请求定制培训，请联系我们进行安排。

介绍Multimodal AI的内容，供Finance使用

• 多模态人工智能及其金融应用的概述
• 金融数据类型：结构化数据与非结构化数据
• 金融AI采纳中的挑战

风险分析Multimodal AI

• 金融风险管理的基本原理
• 利用AI进行预测风险评估
• 案例研究：基于AI的信用评分模型

使用AI进行欺诈检测

• 常见类型的金融欺诈
• 用于异常检测的AI技术
• 实时欺诈检测策略

Natural Language Processing (NLP)用于金融文本分析

• 从财务报告和新闻中提取洞察
• 市场预测的情绪分析
• 将LLM用于监管合规和审计

Computer Vision在Finance中的应用

• 利用AI检测伪造文件
• 分析手写和签名以进行身份验证
• 案例研究：基于AI的支票验证

欺诈检测的行为分析

• 利用AI跟踪客户行为
• 针对认证的Bio计量和防止欺诈
• 分析可疑活动的交易模式

针对Finance的AI模型进行开发和部署

• 数据预处理和特征工程
• 针对金融应用训练AI模型
• 部署基于AI的欺诈检测系统

监管和道德考量

• 金融机构的AI治理和合规
• 金融AI模型中的偏见和公平性
• 在金融领域负责任地使用AI的最佳实践

AI驱动的Finance的未来趋势

• 用于金融预测的AI进步
• 用于欺诈预防的新兴AI技术
• AI在银行和投资未来中的作用

总结和结论