Plan du cours
Fondements de l'IA pour la WealthTech
- Aperçu du paysage innovant en WealthTech
- Technologies IA de base : apprentissage supervisé, NLP, systèmes de recommandation
- Roboadvisors vs modèles d'advice hybrides
Recommandations Financières Personalisées
- Comprendre la segmentation et le profilage des utilisateurs
- Finance comportementale : sources de données et modélisation de l'intention utilisateur
- Moteurs de recommandation pour les objectifs financiers et portefeuilles
Langage Naturel et Conversational AI
- NLP pour l'analyse des sentiments des investisseurs et interactions clients
- Ingénierie de requêtes pour les assistants en conseil financier
- Chatbots, assistants vocaux et plateformes de support hybrides
Conception de Portefeuille Améliorée par l'IA
- Profilage des risques en utilisant l'apprentissage automatique
- Rebalancement dynamique des portefeuilles avec IA
- Intégration de contraintes ESG et personnalisées dans les modèles d'IA
Expérience Utilisateur et Engagement
- Conception d'interfaces pour la transparence et la confiance
- IA explicable dans les outils client-facing
- Tableaux de bord financiers personnels et gamification
Conformité, Éthique et Régulation
- Cadres réglementaires pour les services d'advice numérique (par exemple, MiFID II, SEC)
- Éthique dans le conseil algorithmique : biais, adaptabilité et équité
- Contrôlabilité et documentation des modèles en WealthTech
Construction de la Stack d'Advisory Intelligent
- Architecture technologique pour les plateformes de richesse basées sur l'IA
- Développement interne vs intégration avec des fournisseurs fintech
- Tendances futures : hyper-personnalisation, interfaces génératives, intégration LLM
Résumé et Prochaines Étapes
Pré requis
- Une compréhension des concepts de conseil financier et de gestion de patrimoine
- Expérience avec les produits financiers numériques ou l'analyse de données
- Familiarité de base avec Python ou outils de données similaires
Public cible
- Professionnels de la gestion de patrimoine
- Conseillers financiers
- Concepteurs de produits
Nos clients témoignent (3)
Le contexte / la théorie des LLMs, l'exercice
Joanne Wong - IPG HK Limited
Formation - Applied AI for Financial Statement Analysis & Reporting
Traduction automatique
cela m'a ouvert l'esprit à de nouveaux outils qui peuvent m'aider à créer des automatisations
Alessandra Parpajola - Advanced Bionics AG
Formation - Machine Learning & AI for Finance Professionals
Traduction automatique
J'ai beaucoup apprécié la manière dont le formateur présentait tout. J'ai compris tout, même si la Finance n'est pas mon domaine ; il s'assurait que chaque participant soit à la même page, tout en respectant le temps imparti. Les exercices étaient bien répartis. La communication avec les participants était constante. Le matériel était parfait, ni trop abondant, ni insuffisant. Il a très bien approfondi les sujets un peu plus complexes pour qu'ils soient compréhensibles par tous.
Diana
Formation - ChatGPT for Finance
Traduction automatique