Multimodal AI for Finance

• 人工智慧和機器學習概念的基本知識
• 金融數據和風險管理的理解
• 有Python編程和數據分析的經驗

觀眾

• Finance 專業人士
• 數據分析師
• 風險管理師
• 金融行業的AI工程師

金融領域的 Multimodal AI 為風險評估和欺詐檢測。改進風險評估和欺詐檢測。

這門由講師主導的現場培訓（在線或現場）旨在滿足希望利用多模態人工智能進行風險分析和欺詐檢測的中級金融專業人士、數據分析師、風險管理人員和人工智能工程師。

培訓結束時，參與者將能夠：

• 了解多模態人工智能在金融風險管理中的應用。
• 分析欺詐檢測的結構化和非結構化金融數據。
• 實施人工智能模型以識別異常和可疑活動。
• 利用 NLP 和計算機視覺進行金融文件分析。
• 在現實金融系統中部署 AI 驅動的欺詐檢測模型。

課程格式

• 互動式講座和討論。
• 大量練習和實踐。
• 在實驗室環境中進行實操實施。

課程定制選項

• 如果您想為此課程請求定制培訓，請聯繫我們進行安排。

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