Federated Learning for Finance

• 財務或財務數據分析經驗
• 對 AI 和機器學習有基本的瞭解
• 熟悉數據隱私法規

觀眾

• 金融數據科學家
• 金融領域的 AI 開發人員
• 金融領域的數據隱私官

Federated Learning 通過在維護數據隱私的同時實現跨機構的協作機器學習，實現金融行業的轉型。本課程探討了 Federated Learning 在金融領域的應用，涵蓋隱私保護 AI 的技術、欺詐檢測、風險管理和監管合規方面的用例。

這種講師指導的現場培訓（在線或現場）面向希望應用 Federated Learning 技術來增強金融行業數據隱私和協作 AI 的中級專業人員。

在本次培訓結束時，參與者將能夠：

• 了解財務中 Federated Learning 的原則和優勢。
• 為保護隱私的金融應用程序實施 Federated Learning 模型。
• 在不影響隱私的情況下協作分析財務數據。
• 將 Federated Learning 應用於實際的財務場景，例如欺詐檢測和風險管理。

課程形式

• 互動講座和討論。
• 大量的練習和練習。
• 在即時實驗室環境中動手實施。

課程自定義選項

• 要申請本課程的定製培訓，請聯繫我們進行安排。

Finance 中 Federated Learning 簡介

• Federated Learning 概念和優勢概述
• 在財務領域實施 Federated Learning 的挑戰
• Federated Learning 在金融行業的使用案例

隱私保護 AI 技術

• 確保 Federated Learning 模型中的數據隱私
• 安全數據聚合和分析技術
• 遵守金融數據隱私法規

Federated Learning Finance 中的應用

• 使用 Federated Learning 進行欺詐檢測
• 風險管理和預測分析
• 用於監管合規性的協作式 AI

在財務系統中實現 Federated Learning

• 設置 Federated Learning 環境
• 將 Federated Learning 集成到現有的財務工作流程中
• 成功實施的案例研究

Finance 中 Federated Learning 中的未來趨勢

• 新興技術和方法
• Scala可用性和性能優化
• 探索 Federated Learning 的未來方向

總結和後續步驟