Plan du cours

Introduction à Multimodal AI pour Finance

  • Aperçu de l'IA multimodale et de ses applications financières
  • Types de données financières : structurées et non structurées
  • Défis liés à l'adoption de l'IA financière

Analyse des risques avec Multimodal AI

  • Principes fondamentaux de la gestion des risques financiers
  • Utilisation de l'IA pour l'évaluation prédictive des risques
  • Étude de cas : Modèles d'évaluation du crédit pilotés par l'IA

Détection de la fraude à l'aide de l'IA

  • Types courants de fraude financière
  • Techniques d'IA pour la détection des anomalies
  • Stratégies de détection de la fraude en temps réel

[L'IA pour l'analyse de textes financiers

  • Extraction d'informations à partir de rapports financiers et d'actualités
  • Analyse des sentiments pour la prédiction des marchés
  • Utilisation de LLM pour la conformité réglementaire et l'audit

Computer Vision dans Finance

  • Détection de documents frauduleux grâce à l'IA
  • Analyse de l'écriture et des signatures pour l'authentification
  • Étude de cas : Vérification de chèques pilotée par l'IA

Analyse comportementale pour la détection des fraudes

  • Suivi du comportement des clients grâce à l'IA
  • [Authentification métrique et prévention de la fraude
  • Analyse des schémas de transaction pour détecter les activités suspectes

Développement et déploiement de modèles d'IA pour Finance

  • Prétraitement des données et ingénierie des caractéristiques
  • Formation 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 et conformité de l'IA dans les institutions financières
  • Biais et équité dans les modèles d'IA financière
  • Meilleures pratiques pour une utilisation responsable de l'IA dans la finance

Tendances futures en matière d'IA Finance

  • Progrès de l'IA pour les prévisions financières
  • Techniques émergentes d'IA pour la prévention de la fraude
  • Le rôle de l'IA dans l'avenir des banques et des investissements

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Connaissance de base des concepts d'IA et d'apprentissage automatique
  • Compréhension des données financières et de la gestion des risques
  • Expérience de la programmation Python et de l'analyse de données

Public

  • Professionnels de la Finance
  • Analystes de données
  • Gestionnaires de risques
  • Ingénieurs en IA dans le secteur financier
 14 Heures

Nombre de participants


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