Plan du cours
Introduction à l'IA générative dans les services financiers
- Aperçu de l'IA générative et de sa pertinence pour les services financiers.
- Études de cas de solutions pilotées par l'IA pour l'évaluation des risques, la détection de la fraude et l'engagement client.
- Avantages clés et défis liés à l'utilisation de l'IA générative dans le secteur financier.
Configuration de l'environnement
- Introduction à l'API OpenAI et à Google Cloud Platform.
- Création de comptes et accès aux outils d'IA.
- Configurations de base et installation initiale.
Développement de solutions d'IA pour l'évaluation des risques
- Compréhension du rôle de l'IA générative dans l'évaluation des risques.
- Construction de modèles d'IA pour le scoring de crédit et l'approbation des prêts.
- Évaluation des facteurs de risque et prédiction des résultats financiers.
Détection de la fraude avec l'IA générative
- Défis liés à la détection et à la prévention de la fraude.
- Utilisation de l'IA générative pour la détection d'anomalies et la reconnaissance de motifs.
- Développement de modèles d'IA pour identifier les activités frauduleuses.
Amélioration de l'interaction client grâce à l'IA
- Personnalisation et adaptation dans les services financiers.
- Création de chatbots propulsés par l'IA pour le support client et l'interaction.
- Amélioration de l'expérience client grâce aux recommandations et insights alimentés par l'IA.
Intégration de l'IA générative dans les systèmes financiers
- Intégration API et interopérabilité des données.
- Déploiement de modèles d'IA dans des environnements de production.
- Mise à l'échelle des solutions d'IA pour traiter de grands volumes de données financières.
Évaluation de la performance et de l'interprétabilité de l'IA
- Métriques et normes de référence pour l'évaluation de la performance de l'IA.
- Interprétation des insights et recommandations générés par l'IA.
- Garantie de transparence et de responsabilité dans la prise de décision par l'IA.
Considérations éthiques dans les services financiers basés sur l'IA
- Garantie de l'équité et de la non-discrimination dans les modèles d'IA.
- Prise en compte des préoccupations en matière de vie privée et de protection des données.
- Conformité aux exigences réglementaires et aux normes de l'industrie.
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Connaissance de base des concepts financiers.
- Familiarité avec les fondamentaux de l'IA et de l'apprentissage automatique (recommandé mais non obligatoire).
Audience
- Professionnels de la finance.
- Développeurs de fintech.
- Spécialistes de l'IA.
Nos clients témoignent (2)
Le style interactif, les exercices
Tamas Tutuntzisz
Formation - Introduction to Prompt Engineering
Traduction automatique
Une excellente collection de ressources pour un usage futur, le style de l'enseignant (plein d'humour et de détails pertinents)
Adam - GE Aerospace Poland Sp. z o.o.
Formation - Prompt Engineering for ChatGPT
Traduction automatique