Cảm ơn bạn đã gửi yêu cầu! Một thành viên trong đội ngũ của chúng tôi sẽ liên hệ với bạn ngay lập tức.
Cảm ơn bạn đã gửi đặt chỗ! Một thành viên trong đội ngũ của chúng tôi sẽ liên hệ với bạn ngay lập tức.
Đề cương khóa học
Giới thiệu về AI trong Dịch vụ Tài chính
- Các trường hợp sử dụng: phát hiện gian lận, đánh giá tín dụng, giám sát tuân thủ.
- Xem xét quy định và khung rủi ro.
- Tổng quan về tinh chỉnh trong môi trường rủi ro cao.
Chuẩn bị Dữ liệu Tài chính cho Tinh chỉnh
- Nguồn: nhật ký giao dịch, nhân khẩu học khách hàng, dữ liệu hành vi.
- Quyền riêng tư dữ liệu, ẩn danh hóa và xử lý an toàn.
- Xây dựng đặc trưng cho dữ liệu bảng và chuỗi thời gian.
Kỹ thuật Tinh chỉnh Mô hình
- Học chuyển (transfer learning) và thích ứng mô hình cho dữ liệu tài chính.
- Hàm mất mát và chỉ số đánh giá chuyên ngành.
- Sử dụng LoRA và điều chỉnh adapter cho các cập nhật hiệu quả.
Mô hình Dự đoán Rủi ro
- Xây dựng mô hình dự đoán cho việc vỡ nợ và đánh giá tín dụng.
- Cân bằng giữa khả năng giải thích và hiệu suất.
- Xử lý các bộ dữ liệu không cân bằng trong kịch bản rủi ro.
Ứng dụng Phát hiện Gian lận
- Xây dựng các pipeline phát hiện dị thường với mô hình đã được tinh chỉnh.
- Chiến lược dự đoán gian lận theo thời gian thực và hàng loạt.
- Mô hình hỗn hợp: dựa trên quy tắc + phát hiện dựa trên AI.
Đánh giá và Giải thích
- Đánh giá mô hình: độ chính xác, độ phủ, F1, AUC-ROC.
- Các công cụ giải thích như SHAP, LIME và các công cụ khác.
- Kiểm toán và báo cáo tuân thủ với mô hình đã được tinh chỉnh.
Triển khai và Giám sát trong Sản phẩm
- Tích hợp các mô hình đã được tinh chỉnh vào các nền tảng tài chính.
- Dòng CI/CD cho AI trong hệ thống ngân hàng.
- Giám sát sự dịch chuyển, đào tạo lại và quản lý vòng đời.
Tổng kết và Các Bước Tiếp theo
Yêu cầu
- Hiểu biết về các kỹ thuật học có giám sát (supervised learning).
- Kinh nghiệm với các khung máy học dựa trên Python.
- Làm quen với dữ liệu tài chính như nhật ký giao dịch, điểm tín dụng, hoặc dữ liệu KYC.
Đối tượng
- Nhà khoa học dữ liệu trong dịch vụ tài chính.
- Kỹ sư AI làm việc với các tổ chức fintech hoặc ngân hàng.
- Chuyên gia máy học xây dựng mô hình rủi ro hoặc gian lận.
14 Giờ học
