Course Outline

금융 서비스의 Generative AI 소개

  • 생성 AI 개요 및 금융 서비스와의 관련성
  • 위험 평가, 사기 탐지, 고객 참여 분야의 AI 기반 솔루션에 대한 사례 연구
  • 금융 부문에서 생성 AI 사용의 주요 이점과 과제

환경 설정

  • OpenAI API 및 Google Cloud Platform 소개
  • 계정 설정 및 AI 도구 액세스
  • 기본 구성 및 초기 설정

위험 평가를 위한 AI 솔루션 개발

  • 위험 평가에서 생성 AI의 역할 이해
  • 신용 평가 및 대출 승인을 위한 AI 모델 구축
  • 위험 요소 평가 및 재무 결과 예측

Generative AI으로 사기 감지

  • 사기 탐지 및 예방의 과제
  • 이상 탐지 및 패턴 인식을 위한 생성 AI 활용
  • 사기 행위를 식별하기 위한 AI 모델 개발

AI를 통한 고객 참여 강화

  • 금융 서비스의 개인화 및 맞춤화
  • 고객 지원 및 상호 작용을 위한 AI 기반 챗봇 만들기
  • AI 기반 추천 및 통찰력으로 고객 경험 개선

Generative AI을 금융 시스템에 통합

  • API 통합 및 데이터 상호 운용성
  • 프로덕션 환경에 AI 모델 배포
  • 대량의 금융 데이터를 처리하기 위한 AI 솔루션 확장

AI 성능 및 해석 가능성 평가

  • AI 성능 평가를 위한 지표 및 벤치마크
  • AI가 생성한 통찰력과 권장 사항 해석
  • AI 의사결정의 투명성과 책임성 보장

AI 금융 서비스의 윤리적 고려 사항

  • AI 모델의 공정성과 비차별성 보장
  • 개인 정보 보호 문제 해결 및 데이터 보호
  • 규제 요구 사항 및 산업 표준 준수

요약 및 다음 단계

Requirements

  • 금융 개념의 기본 이해
  • AI 및 머신러닝 기본 사항에 대한 숙지(권장되지만 필수는 아님)

청중

  • Finance 전문가
  • Fintech 개발자
  • AI 전문가
 14 Hours

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