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Programa do Curso

Introdução à IA Multimodal para Finanças

  • Visão geral da IA multimodal e suas aplicações financeiras
  • Tipos de dados financeiros: estruturados versus não estruturados
  • Desafios na adoção de IA no setor financeiro

Análise de Riscos 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 (PLN) para Análise de Textos Financeiros

  • Extração de insights de relatórios financeiros e notícias
  • Análise de sentimentos para previsão de mercado
  • Uso de LLMs (Large Language Models) para conformidade regulatória e auditoria

Visão Computacional nas 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 identificar atividades suspeitas

Desenvolvimento e Implantação de Modelos de IA para Finanças

  • Pré-processamento de dados e engenharia de características
  • Treinamento de modelos de IA para aplicações financeiras
  • Implantação de sistemas de detecção de fraudes baseados em IA

Considerações Regulatórias e Éticas

  • Governança de IA e conformidade em instituições financeiras
  • Viés e equidade nos modelos de IA financeira
  • Melhores práticas para o uso responsável da IA nas finanças

Tendências Futuras na IA Aplicada às Finanças

  • Avanços em IA para previsão financeira
  • Novas técnicas de IA para prevenção de fraudes
  • O papel da IA no futuro dos bancos e investimentos

Resumo e Próximos Passos

Requisitos

  • Conhecimento básico de conceitos de IA e aprendizado de máquina
  • Compreensão de dados financeiros e gestão de riscos
  • Experiência com programação em Python e análise de dados

Público-Alvo

  • Profissionais do setor financeiro
  • Analistas de dados
  • Gerentes de risco
  • Engenheiros de IA no setor financeiro
 14 Horas

Número de participantes


Preço por participante

Testemunhos de Clientes (1)

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