Plan du cours

Introduction à l'IA générative dans les Services Financiers

  • Aperçu de l'IA générative et sa pertinence pour les services financiers
  • Études de cas sur les solutions basées sur l'IA en évaluation des risques, détection de la fraude et engagement client
  • Principaux avantages et défis de l'utilisation de l'IA générative dans le secteur financier

Configuration de l'environnement

  • Introduction à l'API OpenAI et à la Google Cloud Platform
  • Création de comptes et accès aux outils d'IA
  • Configurations de base et premiers paramétrages

Développement de solutions IA pour l'évaluation des risques

  • Comprendre le rôle de l'IA générative dans l'évaluation des risques
  • Création de modèles IA pour la notation crédit et l'approbation des prêts
  • Évaluation des facteurs de risque et prévision des résultats financiers

Détection de la fraude avec l'IA générative

  • Défis dans la détection et la prévention de la fraude
  • Utilisation de l'IA générative pour la détection d'anomalies et la reconnaissance des motifs
  • Création de modèles IA pour identifier les activités frauduleuses

Amélioration de l'engagement client grâce à l'IA

  • Personnalisation et adaptation dans les services financiers
  • Création de chatbots pilotés par IA pour le support et l'interaction client
  • Amélioration de l'expérience client avec des recommandations et des insights générés par IA

Intégration de l'IA générative dans les systèmes financiers

  • Intégration API et interopérabilité des données
  • Déploiement des modèles IA en environnement de production
  • Échelle des solutions IA pour gérer de grandes quantités de données financières

Évaluation des performances et l'interprétabilité d'IA

  • Métriques et références pour l'évaluation des performances IA
  • Interprétation des insights et recommandations générés par IA
  • Assurer la transparence et la responsabilité dans les décisions d'IA

Considérations éthiques pour l'IA dans les services financiers

  • Garantir l'équité et l'absence de discrimination dans les modèles IA
  • Traitement des préoccupations relatives à la confidentialité et à la protection des données
  • Conformité aux exigences réglementaires et aux normes de l'industrie

Conclusion et Étapes Suivantes

Pré requis

  • Compréhension de base des concepts financiers
  • Familiarité avec les fondamentaux de l'IA et de l'apprentissage automatique (recommandé mais non obligatoire)

Public cible

  • Professionnels financiers
  • Développeurs fintech
  • Spécialistes de l'IA
 14 Heures

Nombre de participants


Prix ​​par Participant

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