AI+ Finance Agent Specialty™

Ár 39 900 Ft + Áfa
E-learning Azonnal kezdhető
Időtartam 8 óra tananyag, önálló tempóban
Nyelv angol
Terület AI Business

Így tanulhatod

E-learning Azonnal kezdhető · 39 900 Ft + Áfa Megrendelem
Nyílt képzés Ebben a formában nem érhető el
Zártkörű céges Bármelyik képzésünk a csapatodnak Ajánlatot kérek

Kinek szól
Mit tartalmaz az ár
Tematika
A vizsgáról

Válassz formát

E-learning

Ár

39 900 Ft + Áfa

Ez az önálló, online forma ára; oktatóval tartott formában a képzés külön ajánlat alapján érhető el.

Pótvizsga 20 300 Ft + Áfa

Hol tanulsz az AI CERTs saját online platformján A vásárlás nálunk történik, a tananyaghoz és a vizsgához viszont az AI CERTs felületén kapsz hozzáférést. A hozzáférést a megrendelés visszaigazolása után e-mailben küldjük. A hozzáférés beállításához a nevedet és az e-mail-címedet átadjuk az AI CERTs részére.

Nincs meghirdetett időpont, bármikor elkezdheted
12 hónap hozzáférés a tananyaghoz

Megrendelem az önálló formát

Önálló tempójú online kurzus, a teljes tananyaggal
A hivatalos AI CERTs® vizsga
Digitális badge a sikeres vizsga után

Céges csoportnak zárt képzést tartunk. Ajánlatot kérek →

Áttekintés

Miről szól a képzés

A kurzus, a tananyag és a vizsga angol nyelvű.

Alapfogalmak: Megtanulod az AI pénzügyi alapjait, az analitikára, a kereskedésre, a kockázatokra, a csalásfelderítésre és az automatizálásra fókuszálva
Záróprojekt: Gyakorlati pénzügyi AI-ügynököket építesz a kereskedés, a kockázatértékelés, a csalásfelügyelet és az előrejelzés támogatására
Karrierfelkészítés: Szaktudást szerzel az AI-alapú pénzügyi munkakörökhöz mentorálással, gyakorlati képzéssel és pénzügyi innovációt szolgáló AI-ügynökök tervezésével

Előfeltételek

A pénzügyi piacok alapszintű ismerete, jártasság a gépi tanulásban, programozási készségek, a statisztikai elemzés ismerete, érdeklődés a pénzügyi technológia iránt

Célcsoport

Kinek szól

Pénzügyi szakemberek: Elemzőknek, könyvelőknek és pénzügyi vezetőknek, akik AI-t építenének a mindennapi munkafolyamataikba.

Befektetési és portfóliószakértők: Azoknak, akik fejlesztenék az előrejelzést, a kockázati modellezést és az adatvezérelt befektetési stratégiákat.

Fintech iránt érdeklődők: Azoknak a résztvevőknek, akiket érdekel az AI, az automatizálás és a modern pénzügyi technológiák találkozása.

Adat- és technológiai szakemberek: Elemzői vagy programozói háttérrel rendelkezőknek, akik pénzügyi területen alkalmaznák az AI-t.

Üzleti vezetők és döntéshozók: Felsővezetőknek, akik AI-val tennék okosabbá a tervezést, a költségvetést és a stratégiai pénzügyi növekedést.

Az árban

Mit tartalmaz az ár

Önálló tempójú online kurzus, a teljes tananyaggal
A hivatalos AI CERTs® vizsga
Digitális badge a sikeres vizsga után

Tananyag

Tematika

1. modul: Bevezetés a pénzügyi AI-ügynökökbe

1.1 A pénzügyi AI-ügynökök és a hagyományos pénzügyi automatizálás összevetése
1.2 Az AI-ügynökök fejlődése a pénzügyi szolgáltatásokban
1.3 A pénzügyi AI-ügynökök típusainak áttekintése
1.4 Az ügynöki autonómia és a feladatok delegálásának jelentősége pénzügyi környezetben
1.5 A pénzügyi AI-ügynökök és a hagyományos automatizálás fő különbségei
1.6 Gyakorlati feladat: pénzügyi AI-ügynökök megismerése

2. modul: Pénzügyi AI-ügynökök építése és megértése

2.1 A pénzügyi AI-ügynökök architektúrája
2.2 Eszközök és könyvtárak az ügynökfejlesztéshez
2.3 AI-ügynökök és statikus modellek
2.4 Az ügynök életciklusának áttekintése
2.5 Felhasználási eset: banki ügyfélszolgálati ügynökök a KYC-folyamatok, a gyakori kérdések és a tranzakciós reklamációk kezelésére
2.6 Esettanulmány: Erica, a Bank of America virtuális pénzügyi asszisztense, amely prediktív AI segítségével több mint 1 milliárd interakciót kezel
2.7 Gyakorlati feladat: pénzügyi AI-ügynökök építése és megértése

3. modul: Intelligens ügynökök a csalásfelderítéshez és az anomáliafigyeléshez

3.1 Felügyelt és felügyelet nélküli ML a csalásfelderítéshez
3.2 Mintaelemzés és viselkedési profilalkotás
3.3 Valós idejű felügyeleti ügynökök
3.4 Valós felhasználási eset: a tranzakciós viselkedést figyelő és az anomáliákat jelző AI-ügynökök a digitális pénztárcák valós idejű csalásfelderítésében
3.5 Esettanulmány: a PayPal AI-rendszere gráfalapú anomáliaészlelő ügynökökkel az összes tranzakció 0,32%-át jelöli meg csalásgyanúsként, 99,9%-os pontossággal
3.6 Gyakorlati feladat: intelligens ügynökök a csalásfelderítéshez és az anomáliafigyeléshez

4. modul: AI-ügynökök a hitelbírálathoz és a hitelezés automatizálásához

4.1 Jellemzőgenerálás nem hagyományos hiteladatokból
4.2 Magyarázhatóság (XAI) a hiteldöntésekben
4.3 Torzítások csökkentése a hitelezési ügynököknél
4.4 Valós felhasználási eset: hiteltörténettel nem rendelkező ügyfeleket tranzakciós és mobiladatok alapján értékelő ügynökök
4.5 Esettanulmány: az Upstart AI-alapú hitelezési platformja, amelyet a CFPB jóváhagyott, 27%-kal magasabb jóváhagyási arányt és 16%-kal alacsonyabb teljes hiteldíjmutatót (THM) hozott a hitelfelvevőknek
4.6 Gyakorlati feladat: AI-ügynökök a hitelbírálathoz és a hitelezés automatizálásához

5. modul: AI-ügynökök a vagyonkezeléshez és a robotanácsadáshoz

5.1 Személyre szabás profilalkotó ügynökökkel
5.2 Portfólió-újrasúlyozó algoritmusok
5.3 A piaci hangulatot figyelembe vevő befektetés
5.4 Valós felhasználási eset: a portfóliót a pénzügyi célok és a piaci trendek alapján hetente kiigazító AI-ügynök
5.5 Esettanulmány: a Wealthfront Path nevű ügynöke pénzügyi viselkedésmodellezéssel ajánl személyre szabott megtakarítási célokat és befektetési utakat
5.6 Gyakorlati feladat: AI-ügynökök a vagyonkezeléshez és a robotanácsadáshoz

6. modul: Kereskedési botok és piacfigyelő ügynökök

6.1 Megerősítéses tanulás a kereskedési ügynököknél
6.2 Prediktív modellezés történeti adatokból
6.3 A kockázat-hozam küszöbök kezelése
6.4 Valós felhasználási eset: kriptotőzsdék közötti arbitrázst végrehajtó AI-alapú kereskedési ügynökök
6.5 Esettanulmány: a Renaissance Technologies AI segítségével automatizálja a rövid tartási idejű ügyleteket, és adaptív kereskedési botokkal stabil alfát termel
6.6 Gyakorlati feladat: kereskedési botok és piacfigyelő ügynökök

7. modul: NLP-ügynökök a pénzügyi dokumentumok feldolgozásához

7.1 Nagy nyelvi modellek (LLM-ek) az eredménytájékoztató konferenciahívások és a tőzsdei jelentések elemzésében
7.2 AI-alapú összefoglalás és eseményészlelés
7.3 Beszédátírás és kulcspontok kinyerése
7.4 Valós felhasználási eset
7.5 Esettanulmány: BloombergGPT, a pénzügyi szektor igényeire szabott nagy nyelvi modell
7.6 Gyakorlati feladat: NLP-ügynökök a pénzügyi dokumentumok feldolgozásához

8. modul: Megfelelési és kockázatfelügyeleti ügynökök

8.1 AI a pénzmosás elleni küzdelemben (AML) és az üzleti ügyfelek átvilágításában (KYB)
8.2 A szabályozási követelményeket figyelembe vevő szabálymodellezés
8.3 Tranzakciós gráfelemzés
8.4 Valós felhasználási eset: a gyanús, határon átnyúló pénzmozgásokat több számlán át valós időben követő ügynök
8.5 Esettanulmány: a HSBC a Quantexa AI-ügynökeivel tárja fel a pénzmosási hálózatokat, és 30%-kal több gyanús tevékenységet észlel
8.6 Gyakorlati feladat: megfelelési és kockázatfelügyeleti ügynökök a pénzügyi rendszerekben

9. modul: Felelős, méltányos és auditálható AI-ügynökök

9.1 Irányítási keretrendszerek a pénzügyi AI-hoz (RBI, EU AI Act)
9.2 Átláthatóság és auditálhatóság a döntési logikában
9.3 Méltányosság és magyarázhatóság
9.4 Valós felhasználási eset: auditálható AI-ügynöknaplók a belső szabályzati auditokban, a méltányos hitelezési gyakorlat biztosítására
9.5 Esettanulmány: a Wells Fargo a hatósági vizsgálat után bevezette a hitelezési botok méltányosságának belső felülvizsgálatát
9.6 Gyakorlati feladat: felelős, méltányos és auditálható AI-ügynökök a pénzügyekben

10. modul: Világhírű esettanulmányok

10.1 Első esettanulmány: a JPMorgan COiN platformja
10.2 Második esettanulmány: a PayPal Decision Intelligence rendszere a csalásfelderítésben
10.3 Harmadik esettanulmány: AI-vezérelt hitelbírálat az Upstart hitelezési platformján
10.4 Záróprojekt
10.5 A modul fő tanulságai

Vizsga

A vizsgáról

50 Kérdés
90 perc Időkeret
70% Ponthatár

Online felügyelt vizsga

Kapcsolódó képzések

Ezek is érdekelhetnek

Összes képzés