Cursusaanbod

Inleiding tot AI in financiële diensten

  • Overzicht van AI-toepassingen in banken en financiën
  • Use cases in fraudedetectie, risicobeheer en financiële automatisering
  • Ethische en regelgevende overwegingen

Machine Learning voor Fraud Detection

  • Veelvoorkomende fraude patronen en anomalieën
  • Supervised vs. unsupervised learning voor fraudedetectie
  • Classificatiemodellen bouwen voor fraude-identificatie

Echt-time risico beoordeling met AI

  • AI benutten voor kredietrisico-evaluatie
  • Predictive modeling voor financiële forecasting
  • AI-gestuurde besluitvorming in risicobeheer

Systeem voor financiële monitoring met AI bouwen

  • Transactie monitoring en waarschuwingen automatiseren
  • NLP gebruiken voor de analyse van financiële documenten
  • AI-agents integreren in bestaande financiële systemen

AI-modellen implementeren in financiële instellingen

  • Cloud-based vs. on-premises deployment
  • Zorgen voor beveiliging en naleving in AI-gestuurde finance
  • AI-modellen schalen voor hoogvolume transacties

AI-modellen optimaliseren voor nauwkeurigheid en efficiëntie

  • De precisie en recall van modellen verbeteren in fraudedetectie
  • Omgaan met ongebalanceerde datasets en valse positieven
  • Continue leren en model opnieuw trainen

Toekomstige trends in AI voor financiële diensten

  • AI-aangedreven gepersonaliseerde bancaire ervaringen
  • Blockchain en AI-integratie voor fraude preventie
  • Vooruitgangen in uitlegbare AI voor financiële besluitvorming

Samenvatting en volgende stappen

Vereisten

  • Ervaring met financiële data-analyse
  • Basisbegrip van machine learning-concepten
  • Bekendheid met technieken voor risicobeheer en fraudedetectie

Doelgroep

  • Financiële analisten
  • Risicobeheerteams
  • Fraudepreventiespecialisten
  • AI-engineers
 14 Uren

Aantal deelnemers


Prijs Per Deelnemer

Voorlopige Aankomende Cursussen

Gerelateerde categorieën