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.
Đề cương khóa học
Giới thiệu về Trí Tuệ Nhân Tạo trong Dịch Vụ Tài Chính
- Các trường hợp sử dụng: phát hiện gian lận, xếp hạng tín dụng, giám sát tuân thủ pháp luật
- Xem xét quy định và khung quản lý rủi ro
- Tổng quan về việc điều chỉnh trong môi trường có rủi ro cao
Chuẩn Bị Dữ Liệu Tài Chính cho Fine-Tuning
- Nguồn: nhật ký giao dịch, thông tin dân số khách hàng, dữ liệu hành vi
- Bảo mật dữ liệu, ẩn danh hóa và xử lý an toàn
- Xử lý đặc điểm kỹ thuật cho dữ liệu bảng và chuỗi thời gian
Kỹ Thuật Mô Hình Fine-Tuning
- Học chuyển giao và điều chỉnh mô hình cho dữ liệu tài chính
- Hàm mất mát và các chỉ số cụ thể của ngành
- Sử dụng LoRA và tinh chỉnh bộ thích ứng để cập nhật hiệu quả
Xây Dựng Mô Hình Dự Đoán Rủi Ro
- Phân tích dự đoán cho việc vỡ nợ cho vay và xếp hạng tín dụng
- Cân nhắc giữa khả năng diễn giải và hiệu suất
- Xử lý các tập dữ liệu mất cân bằng trong các tình huống rủi ro
Ứng Dụng Phát Hiện Gian Lận
- Xây dựng đường ống phát hiện dị thường với mô hình điều chỉnh tinh vi
- Chiến lược dự đoán gian lận thời gian thực và theo đợt
- Các mô hình kết hợp: phát hiện dựa trên quy tắc + AI
Đánh Giá và Diễn Giải
- Đánh giá mô hình: độ chính xác, thu hồi, F1, AUC-ROC
- Công cụ diễn giải như SHAP, LIME và các công cụ khác
- Kiểm toán và báo cáo tuân thủ với mô hình điều chỉnh tinh vi
Triển Khai và Giám Sát Trong Sản Xuất
- Tích hợp các mô hình được điều chỉnh vào nền tảng tài chính
- Đường ống 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 Bước Tiếp Theo
Requirements
- Hiểu biết về kỹ thuật học có giám sát
- Kinh nghiệm với các框架基于的机器学习框架Python
- Thân thuộc với các tập dữ liệu tài chính như nhật ký giao dịch, điểm tín dụng hoặc dữ liệu KYC
Đối tượng tham gia
- Các nhà khoa học dữ liệu trong lĩnh vực dịch vụ tài chính
- Công trình viên AI làm việc với các tổ chức fintech hoặc ngân hàng
- Chuyên gia học máy xây dựng mô hình rủi ro hoặc phát hiện gian lận
14 Hours
