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 Durée 14 heures

Plan du cours

Fondamentaux de l'IA pour le WealthTech

  • Panorama du paysage de l'innovation WealthTech
  • Technologies IA de base : apprentissage supervisé, NLP, systèmes de recommandation
  • Robot-conseillers contre modèles de conseil hybrides

Recommandations financières personnalisées

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

Traitement du langage naturel et IA conversationnelle

  • NLP pour l'analyse du sentiment des investisseurs et les interactions clients
  • Ingénierie de prompts pour les assistants de conseil financier
  • Chatbots, assistants vocaux et plateformes de support hybrides

Conception de portefeuille améliorée par l'IA

  • Profilage du risque à l'aide de l'apprentissage automatique
  • Rééquilibrage dynamique des portefeuilles par l'IA
  • Intégration des critères ESG et contraintes personnalisées dans les modèles d'IA

Expérience utilisateur et engagement

  • Conception d'interfaces pour la transparence et la confiance
  • IA explicable dans les outils destinés aux clients
  • Tableaux de bord financiers personnels et ludification

Conformité, éthique et réglementation

  • Cadres réglementaires pour les services de conseil numérique (ex. MiFID II, SEC)
  • Éthique dans les conseils algorithmiques : biais, pertinence et équité
  • Auditabilité et documentation des modèles dans le WealthTech

Construction de la pile technologique de conseil intelligent

  • Architecture technologique pour les plateformes de patrimoine basées sur l'IA
  • Développement interne versus intégration avec des fournisseurs fintech
  • Tendances futures : hyperpersonnalisation, interfaces génératives, intégration des LLM

Synthèse et prochaines étapes

Pré requis

  • Une bonne compréhension des concepts de conseil financier et de gestion de patrimoine
  • De l'expérience avec les produits financiers numériques ou l'analyse de données
  • Une connaissance de base de Python ou d'outils de données connexes

Public cible

  • Professionnels de la gestion de patrimoine
  • Conseillers financiers
  • Concepteurs de produits

Nombre de participants


Prix par participant

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