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
 14 Horas

Número de participantes


Preço por Participante

Declaração de Clientes (3)

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