Plan du cours

Fondements de l'IA pour la WealthTech

  • Aperçu du paysage innovant de la WealthTech
  • Téléchnologies IA de base : apprentissage supervisé, TAL (Traitement Automatique du Langage), systèmes de recommandation
  • Robo-conseillers vs modèles hybrides d'accompagnement

Recommandations financières personnalisées

  • Compréhension de la segmentation et du profilage des utilisateurs
  • Finances comportementales : sources de données et modélisation de l'intention utilisateur
  • Moteurs de recommandation pour les objectifs financiers et les portefeuilles

Naturelle Langage et Conversational AI

  • TAL pour la perception des investisseurs et les interactions client
  • Ingénierie d'instructions pour des assistants en conseil financier
  • Chatbots, assistants vocaux et plateformes de soutien hybrides

Conception de portefeuille améliorée par l'IA

  • Profilage des risques à l'aide d'apprentissage automatique
  • Balancement dynamique des portefeuilles avec IA
  • Incorporation de contraintes ESG et personnalisées dans les modèles IA

Expérience utilisateur et engagement

  • Conception d'interface pour la transparence et la confiance
  • AIA expliquable dans des outils orientés client
  • Tableaux de bord financiers personnels et gamification

Déontologie, éthique et réglementation

  • Cadres réglementaires pour les services d'accompagnement numérique (par ex., MiFID II, SEC)
  • Éthique du conseil algorithmique : biais, adéquation et équité
  • Auditabilité et documentation des modèles dans la WealthTech

Mise en place de la pile d'accompagnement intelligent

  • Architecture technologique pour les plateformes de richesse basées sur l'IA
  • Développement interne vs intégration avec des fournisseurs fintech
  • Tendances futures : hyperpersonnalisation, interfaces génératives, intégration LLM (Modèles Linguistiques Large)

Récapitulatif et prochains pas

Pré requis

  • Une compréhension des concepts de conseil financier et de gestion de patrimoine
  • Expérience avec des 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
 14 Heures

Nombre de participants


Prix ​​par Participant

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