Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
Kursplan
Dag 1: Introduksjon til Big Data og AI i bankvesenet
- •Oversikt over Big Data i bankvesenet
o Definisjon og egenskaper ved Big Data
o Betydningen av Big Data i banksektoren - Introduksjon til AI i bankvesenet
o Oversikt over AI-konsepter og applikasjoner
o Skjæringspunktet mellom Big Data og AI - Reguleringslandskap
o Forståelse av bankreguleringer og undersøkelsesprosesser
o Rollen til data og teknologi i oppfyllelsen av reguleringskrav
Dag 2: Big Data-teknologier og rammeverk
- Big Data-verktøy og teknologier
o Oversikt over Hadoop, Spark, og andre Big Data-plattformer - Datakilder i bankvesenet
o Identifisering og utnyttelse av interne og eksterne datakilder - Data Management bedriftspraksis
o Håndtering av datakvalitet, sikkerhet og styring
Dag 3: AI-teknikker for bankundersøkelsesprosesser
- Machine Learning og AI grunnleggende prinsipper
o Nøkkelbegreper innen maskinlæring og AI
o Overvåket vs. uovervåket læringsprosses - Applikasjoner av AI i bankundersøkelser
o Risikovurdering, svindeloppdagelse og anomalioppdagelse - Modellutvikling og vurdering
o Bygging av prediktive modeller for bankundersøkelser
o Nøkkelprestasjonskriterier og vurderingsteknikker
Dag 4: Datanalytikk for effektiv undersøkelse
- Datanalytikkteknikker
o Eksplorativ datanalytikk og visualisering
o Statistiske metoder og dataminingteknikker relevant for bankvesenet - Implementering av analytikk for undersøkelser
o Bruk av analytikk for å identifisere trender, mønstre og risikoer
o Utvikling av dashboards og rapportverktøy for reguleringsvurderinger - Etikk og overholdelse
o Etiske overveielser ved bruk av Big Data og AI i bankvesenet
o Navigering av overholdelses- og reguleringutfordringer
Dag 5: Fremtidige trender og implementeringsstrategier
- Ny teknologi i bankundersøkelsesprosesser
o Oversikt over innovasjoner som påvirker bankvesenet (f.eks., blockchain, naturlig språkbehandling) - Implementeringsplanlegging
o Bedriftspraksis for integrering av Big Data og AI i bankundersøkelsesprosesser
o Veileder for teknologiadopsjon og endringsstyring - Utfordringer og løsninger
o Diskusjon om nåværende utfordringer ved adopsjon av ny teknologi
o Strategier for å overvinne barrierer for implementering av AI og Big Data - Oppsummering og konklusjon
o Oppsummering av viktige poenger fra opplæringen
o Spørsmål-og-svar-sesjon og innsamling av tilbakemeldinger
Krav
Dette programmet har som mål å gi bankprofesjonelle verktøy til å optimalisere undersøkelsesprosesser, forbedre beslutningsprosesser basert på data, forbedre risikostyring og effektivt integrere fremadstormende teknologier i sine operasjoner. Deltakere vil få innsikt i den nåværende landskapet for Big Data og AI i finans, noe som gjør det mulig for dem å utnytte disse verktøyene for større operasjonsmessig effektivitet og konkurransefortrinn.
35 timer
Testimonials (2)
**opplæringsstemning, trenerkompetanse, og innsiktfullt materiale**
Rizma Aulia Rachman - Lembaga Penjamin Simpanan
Kurs - Big Data and AI in Connection to Bank Examination Process
Machine Translated
**Forelesningsplan** **Kursustittel: Bruk av AI i daglige arbeidsoppgaver** **Kursusbeskrivelse:** I denne forelesningen vil vi utforske hvordan kunstig intelligens (AI) kan brukes til å forbedre effektivitet og produktivitet i daglige arbeidsoppgaver. Vi vil dekke grunnleggende prinsipper om AI, praktiske eksempler på implementering, og vurdering av fordeler og utfordringer. **Mål for forelesningen:** Etter å ha fullført denne forelesningen vil deltakerne kunne: - Forstå de grunnleggende prinsippene bak AI. - Bruke AI-verktøy til å automatisere rutineoppgaver. - Analysere hvordan AI kan forbedre beslutningsprosesser. - Vurdere sikkerhets- og etiske overveielser knyttet til AI. **Forelesningsstruktur:** **1. Innledning til AI:** - Definisjon og betydning av AI. - Historisk oversikt over AI-utvikling. - Kjente AI-teknologier og deres anvendelser. **2. Bruk av AI i daglige arbeidsoppgaver:** - Automatisering av repetitive oppgaver. - Eksempler: E-postsvar, datainnsamling, dokumenthåndtering. - AI-verktøy for produktivitetsforbedring. - Eksempler: Project Management Software, CRM-systemer. - AI for dataanalyse og beslutningsstøtte. - Eksempler: Predictive Analytics, Machine Learning-algoritmer. **3. Praktiske eksempler på AI-implementering:** - Case studies fra ulike bransjer. - Beste praksis for å implementere AI-verktøy. - Verktøy og plattformer for AI-utvikling. - Eksempler: TensorFlow, Microsoft Azure AI, IBM Watson. **4. Fordeler og utfordringer med AI:** - Økt effektivitet og produktivitet. - Kostnadsbesparelser og ressursoptimalisering. - Sikkerhets- og etiske overveielser. - Eksempler: Personvernbekymringer, algoritmisk fordom. **5. Konklusjon og fremtidige trender:** - Oppsummering av hovedpoeng. - Fremtidige trender innen AI-teknologi. - Anbefalte ressurser for videre læringsopplevelser. - Eksempler: Online-kurs, bøker, nettfora. **Forelesningsmateriell:** - PowerPoint-presentasjon. - Praktiske øvelser med AI-verktøy. - Artikler og forskningsrapport. - Diskusjonsguider og spørsmål til refleksjon. **Evaluering:** - Deltakernes forståelse vil bli vurdert gjennom en kort quiz. - Feedback vil bli innsamlet for å forbedre fremtidige forelesninger.
Rahmad Sanjaya - Lembaga Penjamin Simpanan
Kurs - Big Data and AI in Connection to Bank Examination Process
Machine Translated
