Cursusaanbod

Inleiding tot AI in Financiële Diensten

  • Overzicht van AI-toepassingen in banking en finance
  • Gebruiksgevallen in fraudeherkenning, risicobeheer en financiële automatisering
  • Ethische en regulerende overwegingen

Machine Learning voor Fraudeherkenning

  • Veelvoorkomende fraudepatronen en afwijkingen
  • Supervised vs. unsupervised learning voor fraudeherkenning
  • Bouwen van classificatiemodellen voor fraudeidentificatie

Real-Time Risicobeoordeling met AI

  • AI gebruiken voor kredietrisicobeoordeling
  • Voorspellend modelleren voor financiële voorspelling
  • AI-gedreven besluitvorming in risicobeheer

Bouwen van AI-Gestuurde Financiële Monitoringssystemen

  • Automatisering van transactiemonitoring en meldingen
  • Gebruik van NLP voor analyse van financiële documenten
  • Integratie van AI-agents in bestaande financiële systemen

Implementeren van AI-modellen in Financiële Instellingen

  • Cloud-gebaseerde vs. on-premises implementatie
  • Zekerstellen van beveiliging en naleving in AI-gedreven financiële diensten
  • Schalen van AI-modellen voor hoge transactievolumes

Optimaliseren van AI-modellen voor Accuraatheid en Efficiëntie

  • Verbetering van modelprecisie en herroeping in fraudeherkenning
  • Omgaan met onevenwichtige datasets en vals-positieve resultaten
  • Continu leren en heropleiding van modellen

Toekomstige Trends in AI voor Financiële Diensten

  • AI-gestuurde gepersonaliseerde bankervaringen
  • Integratie van Blockchain en AI voor fraudepreventie
  • Vooruitgang in uitlegbare AI voor financiële besluitvorming

Samenvatting en Volgende Stappen

Vereisten

  • Ervaring met analyse van financiële gegevens
  • Basisbegrip van machine learning-concepten
  • Kennis van risicomanagement en fraude-herkenningsmethoden

Publiek

  • Financiële analisten
  • Risicomanagementteams
  • Specialisten in fraudebestrijding
  • AI-engineers
 14 Uren

Aantal deelnemers


Prijs Per Deelnemer

Getuigenissen (1)

Voorlopige Aankomende Cursussen

Gerelateerde categorieën