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Durée 14 heures (2 jours)
Plan du cours
Introduction à l'IA Multimodale pour la Finance
- Aperçu de l'IA multimodale et de ses applications financières
- Types de données financières : structurées vs non structurées
- Défis de l'adoption de l'IA dans la finance
Analyse des risques avec l'IA Multimodale
- Fondamentaux de la gestion des risques financiers
- Utilisation de l'IA pour l'évaluation prédictive des risques
- Étude de cas : modèles de notation de crédit alimentés par l'IA
Détection de la fraude par l'IA
- Types courants de fraude financière
- Techniques d'IA pour la détection des anomalies
- Stratégies de détection de la fraude en temps réel
Traitement du Langage Naturel (NLP) pour l'Analyse de Textes Financiers
- Extraction d'informations à partir de rapports financiers et d'actualités
- Analyse des sentiments pour la prédiction de marché
- Utilisation des LLM (Grands Modèles de Langage) pour la conformité réglementaire et l'audit
Vision par Ordinateur dans la Finance
- Détection de documents frauduleux avec l'IA
- Analyse de l'écriture manuscrite et des signatures pour l'authentification
- Étude de cas : vérification de chèques alimentée par l'IA
Analyse Comportementale pour la Détection de la Fraude
- Suivi du comportement client avec l'IA
- Authentification biométrique et prévention de la fraude
- Analyse des schémas de transactions pour les activités suspectes
Développement et Déploiement de Modèles d'IA pour la Finance
- Prétraitement des données et ingénierie des caractéristiques
- Entraînement de modèles d'IA pour les applications financières
- Déploiement de systèmes de détection de la fraude basés sur l'IA
Considérations Réglementaires et Éthiques
- Gouvernance de l'IA et conformité dans les institutions financières
- Biais et équité dans les modèles d'IA financiers
- Meilleures pratiques pour une utilisation responsable de l'IA dans la finance
Tendances Futures de l'IA dans la Finance
- Avancées en matière d'IA pour la prévision financière
- Techniques émergentes d'IA pour la prévention de la fraude
- Le rôle de l'IA dans l'avenir de la banque et des investissements
Résumé et Prochaines Étapes
Pré requis
- Connaissances de base en concepts d'IA et d'apprentissage automatique
- Compréhension des données financières et de la gestion des risques
- Expérience avec la programmation Python et l'analyse de données
Public cible
- Professionnels de la finance
- Analystes de données
- Gestionnaires des risques
- Ingénieurs en IA du secteur financier
Nos clients témoignent (1)
J'ai déjà quelques rapports dont je me souviens, et j'utiliserai certains des invites examinées aujourd'hui.
Kelly Cotham
Formation - Copilot for Finance and Accounting Professionals
Traduction automatique
