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Plan du cours
Introduction à l'IA générative dans les Services Financiers
- Aperçu de l'IA générative et sa pertinence pour les services financiers
- Études de cas sur les solutions basées sur l'IA en évaluation des risques, détection de la fraude et engagement client
- Principaux avantages et défis de l'utilisation de l'IA générative dans le secteur financier
Configuration de l'environnement
- Introduction à l'API OpenAI et à la Google Cloud Platform
- Création de comptes et accès aux outils d'IA
- Configurations de base et premiers paramétrages
Développement de solutions IA pour l'évaluation des risques
- Comprendre le rôle de l'IA générative dans l'évaluation des risques
- Création de modèles IA pour la notation crédit et l'approbation des prêts
- Évaluation des facteurs de risque et prévision des résultats financiers
Détection de la fraude avec l'IA générative
- Défis dans la détection et la prévention de la fraude
- Utilisation de l'IA générative pour la détection d'anomalies et la reconnaissance des motifs
- Création de modèles IA pour identifier les activités frauduleuses
Amélioration de l'engagement client grâce à l'IA
- Personnalisation et adaptation dans les services financiers
- Création de chatbots pilotés par IA pour le support et l'interaction client
- Amélioration de l'expérience client avec des recommandations et des insights générés par IA
Intégration de l'IA générative dans les systèmes financiers
- Intégration API et interopérabilité des données
- Déploiement des modèles IA en environnement de production
- Échelle des solutions IA pour gérer de grandes quantités de données financières
Évaluation des performances et l'interprétabilité d'IA
- Métriques et références pour l'évaluation des performances IA
- Interprétation des insights et recommandations générés par IA
- Assurer la transparence et la responsabilité dans les décisions d'IA
Considérations éthiques pour l'IA dans les services financiers
- Garantir l'équité et l'absence de discrimination dans les modèles IA
- Traitement des préoccupations relatives à la confidentialité et à la protection des données
- Conformité aux exigences réglementaires et aux normes de l'industrie
Conclusion et Étapes Suivantes
Pré requis
- Compréhension de base des concepts financiers
- Familiarité avec les fondamentaux de l'IA et de l'apprentissage automatique (recommandé mais non obligatoire)
Public cible
- Professionnels financiers
- Développeurs fintech
- Spécialistes de l'IA
14 Heures
Nos clients témoignent (1)
J'ai apprécié que le formateur avait beaucoup de connaissances et les partageait avec nous
Daria Pawlak - LKQ POLSKA SPOLKA Z OGRANICZONA ODPOWIEDZIALNOSCIA
Formation - Microsoft 365 Copilot Chat for Word, Excel, PowerPoint, and Outlook
Traduction automatique