Návrh Školení
Den 1: Úvod do velkých dat a umělé inteligence v bankovnictví
-
Přehled o velkých datech v bankovnictví
- Definice a charakteristiky velkých dat
- Význam velkých dat pro bankovní sektor
-
Úvod do umělé inteligence v bankovnictví
- Přehled konceptů a aplikací umělé inteligence
- Vztah mezi velkými daty a umělou inteligencí
-
Regulatorní prostředí
- Přehled bankovních předpisů a postupů kontrol
- Role dat a technologií v plnění legislativních požadavků
Den 2: Technologie pro zpracování velkých dat
-
Nástroje a technologie určené k práci s velkými daty
- Přehled platforem Hadoop, Spark a dalších řešení pro zpracování velkých dat
-
Zdroje dat v bankovnictví
- Jak identifikovat a využívat interní i externí zdroje dat
-
Osvědčené postupy při správě dat
- Řešení problémů spojených s kvalitou, bezpečností a správou dat
Den 3: Techniky umělé inteligence v procesech bankovních kontrol
-
Základy strojového učení a umělé inteligence
- Klíčové koncepty v oblasti strojového učení a AI
- Rozdíly mezi supervidovaným a nesupervidovaným učením
-
Aplikace AI při bankovních kontrolách
- Využití k hodnocení rizik, odhalování podvodů a detekci anomálií
-
Vývoj a vyhodnocování modelů
- Jak vytvářet prediktivní modely určené k provádění bankovních kontrol
- Hlavní ukazatele výkonnosti a techniky vyhodnocování modelů
Den 4: Datová analýza pro efektivní kontroly
-
Metody datové analýzy
- Eksplorativní analýza dat a vizualizace výsledků
- Statistické metody a techniky dolování informací vhodné pro bankovnictví
-
Implementace analytických nástrojů při kontrolách
- Využití analýzy dat k identifikaci trendů, vzorců a rizik
- Tvorba dashboardů a reportovacích nástrojů pro kontrolní účely
-
Etika a shoda s legislativou
- Etické aspekty využívání velkých dat a umělé inteligence v bankovnictví
- Jak splňovat regulatorní požadavky a vyhnout se rizikům právních nekonformit
Den 5: Budoucí trendy a strategie implementace
-
Nově se objevující technologie ovlivňující bankovní kontroly
- Přehled inovací v oblasti bankovnictví, jako jsou blockchain nebo zpracování přirozeného jazyka
-
Plánování implementace
- Jak správně začlenit velká data a umělou inteligenci do kontrolních procesů banky
- Postupné kroky pro adopci technologií a řízení změn
-
Výzvy a možná řešení
- Prodiskutování překážek spojených s zaváděním nových technologií
- Strategie pro překonání obtíží při implementaci AI a velkých dat
-
Závěrečné shrnutí
- Recap nejdůležitějších poznatků z kurzu
- Q&A session a sběr zpětné vazby od účastníků
Požadavky
Cílem tohoto programu je posílit schopnosti bankovních odborníků optimalizovat procesy kontrol, zlepšit rozhodování na základě dat a efektivně začleňovat nové technologie do svých operací. Účastníci získají přehled o současném stavu využívání velkých dat a umělé inteligence ve finančnictví, což jim umožní tyto nástroje využít k zvýšení provozní efektivity a konkurenceschopnosti své instituce.
Reference (2)
tréninková nálada, znalosti trenéra a podnětné materiály
Rizma Aulia Rachman - Lembaga Penjamin Simpanan
Kurz - Big Data and AI in Connection to Bank Examination Process
Přeloženo strojem
Cvičení použití umělé inteligence ve každodenní práci
Rahmad Sanjaya - Lembaga Penjamin Simpanan
Kurz - Big Data and AI in Connection to Bank Examination Process
Přeloženo strojem
