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Plan du cours

Introduction à l'IA dans les services financiers

  • Aperçu des applications de l'IA dans le secteur bancaire et financier
  • Cas d'usage en matière de détection de fraude, de gestion des risques et d'automatisation financière
  • Considérations éthiques et réglementaires

Machine Learning pour la détection de fraude

  • Schémas de fraude courants et anomalies
  • Apprentissage supervisé vs non supervisé pour la détection de fraude
  • Construction de modèles de classification pour l'identification de la fraude

Évaluation des risques en temps réel avec l'IA

  • Exploitation de l'IA pour l'évaluation du risque de crédit
  • Modélisation prédictive pour les prévisions financières
  • Prise de décision pilotée par l'IA dans la gestion des risques

Construction de systèmes de surveillance financière propulsés par l'IA

  • Automatisation de la surveillance des transactions et des alertes
  • Utilisation du traitement du langage naturel (NLP) pour l'analyse des documents financiers
  • Intégration d'agents IA dans les systèmes financiers existants

Déploiement de modèles IA dans les institutions financières

  • Déploiement basé sur le cloud vs sur site
  • Garantir la sécurité et la conformité dans la finance pilotée par l'IA
  • Mise à l'échelle des modèles IA pour les transactions à haut volume

Optimisation des modèles IA pour la précision et l'efficacité

  • Amélioration de la précision et du rappel des modèles dans la détection de fraude
  • Gestion des ensembles de données déséquilibrés et des faux positifs
  • Apprentissage continu et réentraînement des modèles

Tendances futures de l'IA pour les services financiers

  • Expériences bancaires personnalisées propulsées par l'IA
  • Intégration de la blockchain et de l'IA pour la prévention de la fraude
  • Avancées dans l'IA explicable pour la prise de décision financière

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Expérience avec l'analyse des données financières
  • Compréhension de base des concepts d'apprentissage automatique
  • Connaissance des techniques de gestion des risques et de détection de fraude

Audience cible

  • Analystes financiers
  • Équipes de gestion des risques
  • Spécialistes en prévention de la fraude
  • Ingénieurs IA
 14 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

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