Programa do Curso
Introdução à IA Multimodal para Finanças
- Visão geral da IA multimodal e suas aplicações financeiras
- Tipos de dados financeiros: estruturados vs. não estruturados
- Desafios na adoção de IA financeira
Análise de Risco com IA Multimodal
- Fundamentos da gestão de riscos financeiros
- Uso de IA para avaliação preditiva de riscos
- Estudo de caso: modelos de pontuação de crédito baseados em IA
Detecção de Fraudes Usando IA
- Tipos comuns de fraudes financeiras
- Técnicas de IA para detecção de anomalias
- Estratégias de detecção de fraudes em tempo real
Processamento de Linguagem Natural (NLP) para Análise de Textos Financeiros
- Extração de insights de relatórios financeiros e notícias
- Análise de sentimento para previsão do mercado
- Uso de LLMs para conformidade regulatória e auditoria
Visão Computacional em Finanças
- Detecção de documentos fraudulentos com IA
- Análise de escrita à mão e assinaturas para autenticação
- Estudo de caso: verificação de cheques baseada em IA
Análise Comportamental para Detecção de Fraudes
- Rastreamento do comportamento dos clientes com IA
- Autenticação biométrica e prevenção de fraudes
- Análise de padrões de transações para atividades suspeitas
Desenvolvimento e Implementação de Modelos de IA para Finanças
- Pré-processamento de dados e engenharia de recursos
- Treinamento de modelos de IA para aplicações financeiras
- Implementação de sistemas de detecção de fraudes baseados em IA
Considerações Regulatórias e Éticas
- Governança e conformidade de IA em instituições financeiras
- Viés e justiça em modelos de IA financeira
- Melhores práticas para uso responsável de IA no setor financeiro
Tendências Futuras em Finanças Impulsionadas por IA
- Avanços em IA para previsão financeira
- Novas técnicas de IA para prevenção de fraudes
- O papel da IA no futuro da banca e investimentos
Resumo e Próximos Passos
Requisitos
- Conhecimento básico de IA e conceitos de aprendizagem de máquina
- Compreensão de dados financeiros e gestão de riscos
- Experiência com programação Python e análise de dados
Público-Alvo
- Profissionais financeiros
- Analistas de dados
- Gerentes de riscos
- Engenheiros de IA no setor financeiro
Declaração de Clientes (3)
O contexto / teoria dos LLMs, o exercício
Joanne Wong - IPG HK Limited
Curso - Applied AI for Financial Statement Analysis & Reporting
Máquina Traduzida
abriu minha mente para novas ferramentas que podem me ajudar na criação de automação
Alessandra Parpajola - Advanced Bionics AG
Curso - Machine Learning & AI for Finance Professionals
Máquina Traduzida
Apreciei muito a forma como o instrutor apresentou tudo. Entendi tudo, mesmo que Finanças não seja minha área; ele se certificou de que todos os participantes estavam na mesma página, mantendo o ritmo com o tempo disponível. Os exercícios foram distribuídos em intervalos adequados. A comunicação com os participantes foi constante. O material estava perfeito, nem muito extenso, nem insuficiente. Ele explicou muito bem os assuntos um pouco mais complexos para que todos pudessem entender.
Diana
Curso - ChatGPT for Finance
Máquina Traduzida