课程大纲

金融服务 Generative AI 简介

  • 生成式人工智能概述及其与金融服务的相关性
  • 人工智能驱动型解决方案在风险评估、欺诈检测和客户参与方面的案例研究
  • 在金融领域使用生成式人工智能的主要优势和挑战

设置环境

  • OpenAI API 和 Google 云平台简介
  • 设置帐户和访问 AI 工具
  • 基本配置和初始设置

开发用于风险评估的人工智能解决方案

  • 了解生成式人工智能在风险评估中的作用
  • 构建用于信用评分和贷款审批的 AI 模型
  • 评估风险因素并预测财务结果

使用 Generative AI 进行欺诈检测

  • 欺诈检测和预防方面的挑战
  • 利用生成式 AI 进行异常检测和模式识别
  • 开发人工智能模型以识别欺诈活动

通过 AI 增强客户参与度

  • 金融服务中的个性化和定制
  • 创建用于客户支持和交互的 AI 聊天机器人
  • 通过 AI 驱动的建议和见解改善客户体验

将 Generative AI 整合到金融系统中

  • API 集成和数据互操作性
  • 在生产环境中部署 AI 模型
  • 扩展 AI 解决方案以处理大量财务数据

评估 AI 性能和可解释性

  • 人工智能性能评估的指标和基准
  • 解读 AI 生成的见解和建议
  • 确保人工智能决策的透明度和问责制

人工智能金融服务中的道德考量

  • 确保人工智能模型的公平性和不歧视性
  • 解决隐私问题和数据保护
  • 符合法规要求和行业标准

摘要和后续步骤

要求

  • 对财务概念的基本了解
  • 熟悉 AI 和机器学习基础知识(推荐但不是必需的)

观众

  • Finance 专业人士
  • Fintech 开发者
  • 人工智能专家
 14 小时

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