Takk for at du sendte din henvendelse! En av våre teammedlemmer vil kontakte deg straks.
Takk for at du sendte din bestilling! En av våre teammedlemmer vil kontakte deg straks.
Kursplan
Dag 1: Innføring i Big Data og KI i Banksektoren
-
Oversikt over Big Data i banksektoren
- Definisjon og egenskaper ved Big Data
- Viktigheten av Big Data i banksektoren
-
Innføring i KI i Banksektoren
- Oversikt over KI-konsepter og anvendelser
- Overkroppen mellom Big Data og KI
-
Regulatorisk landskap
- Forståelse av bankregler og undersøkelsesprosesser
- Rolle av data og teknologi i oppfyllelse av regulatoriske krav
Dag 2: Big Data-teknologier og -rammeverk
-
Big Data-verktøy og -teknologier
- Oversikt over Hadoop, Spark og andre Big Data-plattformer
-
Datasøkende i banksektoren
- Identifisere og utnytte interne og eksterne datasøk
-
Beste praksis for datamanagement
- Databehandling, sikkerhet og styring
Dag 3: KI-teknikker for bankundersøkelsesprosesser
-
Maskinlæring og KI-grundlag
- Nøkkelferdigheter i maskinlæring og KI
- Supervisert vs. uoversettet læring
-
Anvendelser av KI i bankundersøkelser
- Risikoanalyse, svindeldeteksjon og anomalideteksjon
-
Modellutvikling og -evaluering
- Bygge prediktive modeller for bankundersøkelser
- Nyckelresultatindikatorer og evalueringsteknikker
Dag 4: Dataanalyse for effektiv undersøkelse
-
Dataanalyseteknikker
- Explorativ dataanalyse og visualisering
- Statistiske metoder og datagrunnbehandlingsteknikker relevante for banksektoren
-
Implementere analyse for undersøkelser
- Bruke analyse til å identifisere trender, mønstre og risikoer
- Utvikle dashboards og rapportverktøy for regulatoriske vurderinger
-
Etiske overveielser og reguleringer
- Etiske overveielser ved bruk av Big Data og KI i banksektoren
- Navigere reguleringer og regulatoriske utfordringer
Dag 5: Fremtidige trender og implementasjonsstrategier
-
Ny teknologi i bankundersøkelser
- Oversikt over innovasjoner som påvirker banking (f.eks. blockchain, naturlig språkbehandling)
-
Implementeringsplanlegging
- Beste praksis for integrasjon av Big Data og KI i bankundersøkelsesprosesser
- Veiledning for teknologianvendelse og endringshåndtering
-
Utfordringer og løsninger
- Diskusjon om gjeldende utfordringer ved adoptering av nye teknologier
- Strategier for å overvinne barrierer til implementasjon av KI og Big Data
-
Avslutning og konklusjon
- Gjentagelse av nøkkelpunkter fra utdannelsen
- Q&A sesjon og tilbakemeldingsinnsamling
Krav
Dette programmet har som mål å styrke bankprofesjonelle i optimalisering av undersøkelsesprosesser, forbedret datastyrt beslutningsprosser, forbedret risikostyring og effektiv integrasjon av nye teknologier i operasjoner. Deltakerne vil få innsikt i det nåværende landskapet av Big Data og KI i finanssektoren, noe som gir dem muligheten til å utnytte disse verktøyene for økt operativ effektivitet og konkurransedyktig overlegenhet.
35 timer
Referanser (2)
**opplæringsstemning, trenerkompetanse, og innsiktfullt materiale**
Rizma Aulia Rachman - Lembaga Penjamin Simpanan
Kurs - Big Data and AI in Connection to Bank Examination Process
Maskinoversatt
**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
Maskinoversatt
