Návrh Školení

Úvod do Generative AI

  • Přehled generativních modelů a jejich význam pro finance
  • Typy generativních modelů: LLMs, GANs, VAEs
  • Výhody a omezení ve finančních kontextech

Generativní protihrací sítě (GANs) pro Finance

  • Jak fungují GANs: generátory vs diskriminátory
  • Aplikace v syntetické datové generaci a simulaci podvodu
  • Případová studie: generování realistických transakčních dat pro testování

Large Language Models (LLMs) a Prompt Engineering

  • Jak LLMs porozumívají a generují finanční texty
  • Návrh dotazů pro prognózu a analýzu rizik
  • Příklady užití: shrnutí finančních zpráv, KYC, detekce červených příznaků

Finanční Forecasting s Generative AI

  • Prognóza časových řad pomocí hibridních LLM a ML modelů
  • Generování scénářů a stresové testy
  • Příklady užití: předpověď zisku pomocí strukturovaných a nestrukturovaných dat

Detekce podvodu a identifikace anomálií

  • Použití GANs pro detekci anomálií v transakcích
  • Identifikace nových vzorů podvodu prostřednictvím LLM pracovních postupů na základě dotazů
  • Hodnocení modelu: lačné pozitivy vs skutečné rizikové ukazatele

Regulační a etické implikace

  • Vysvětlitelnost a průhlednost výstupů generativního AI
  • Riziko modelových halucinací a biasu ve finančních oblastech
  • Dodržování regulačních očekávání (např. GDPR, pokyny Basel)

Návrh Generative AI Use Caseů pro finanční instituce

  • Vytvoření firemních případů pro vnitřní zavedení
  • Zvládání rovnováhy mezi inovací a rizikem a dodržováním pravidel
  • Governity rámcové struktury pro odpovědné zavedení AI

Shrnutí a další kroky

Požadavky

  • Přehled základních finančních a pojišťovacích konceptů
  • Zkušenosti s tabulkami nebo základní analýzou dat
  • Familiarita s Python je užitečná, ale není povinná

Cílová skupina

  • Manažeři rizik
  • Analysté shodu
  • Finanční revizori
 14 hodiny

Počet účastníků


Cena za účastníka

Reference (1)

Nadcházející kurzy

Související kategorie