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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.
 14 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

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