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Plan du cours

Fondations de l’IA pour le WealthTech

  • Aperçu du paysage de l’innovation en WealthTech
  • Technologies clés de l’IA : apprentissage supervisé, TLF (Traitement du Langage Naturel), systèmes de recommandation
  • Conseils automatisés vs modèles hybrides de conseil

Recommandations financières personnalisées

  • Comprendre la segmentation et le profilage des utilisateurs
  • Finance comportementale : sources de données et modélisation de l’intention des utilisateurs
  • Moteurs de recommandation pour les objectifs financiers et les portefeuilles

Traitement du Langage Naturel et IA conversationnelle

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

Conception de portefeuilles assistée par l’IA

  • Profilage du risque à l’aide du machine learning
  • Rééquilibrage dynamique des portefeuilles avec l’IA
  • Intégration des critères ESG et des 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 de finances personnelles et gamification

Conformité, éthique et réglementation

  • Cadres réglementaires pour les services de conseil numérique (ex. : MiFID II, SEC)
  • Éthique du conseil algorithmique : biais, adéquation et équité
  • Traçabilité et documentation des modèles dans le secteur du WealthTech

Construction de la pile de conseil intelligente

  • Architecture technologique pour les plateformes de gestion de patrimoine basées sur l’IA
  • Développement interne vs intégration avec des fournisseurs de fintech
  • Tendances futures : hyper-personnalisation, interfaces génératives, intégration des grands modèles de langage (LLM)

Synthèse et prochaines étapes

Pré requis

  • Une compréhension des concepts du conseil financier et de la gestion de patrimoine
  • De l’expérience avec des produits financiers numériques ou l’analyse de données
  • Une familiarité de base avec Python ou des 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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