Programa do Curso

Introdução a Multimodal AI para Finance

  • Panorâmica da IA multimodal e das suas aplicações financeiras
  • Tipos de dados financeiros: estruturados vs. não estruturados
  • Desafios na adoção da IA financeira

Análise de risco com Multimodal AI

  • Fundamentos da gestão do risco financeiro
  • Utilização da IA para avaliação preditiva do risco
  • Estudo de caso: Modelos de pontuação de crédito orientados para a IA

Deteção de fraude utilizando IA

  • Tipos comuns de fraude financeira
  • Técnicas de IA para deteção de anomalias
  • Estratégias de deteção de fraudes em tempo real

Natural Language Processing (NLP) para análise de textos financeiros

  • Extração de informações de relatórios financeiros e notícias
  • Análise de sentimentos para previsão de mercados
  • Utilização de LLMs para conformidade regulamentar e auditoria

Computer Vision em Finance

  • Deteção de documentos fraudulentos com IA
  • Analisar a caligrafia e as assinaturas para autenticação
  • Estudo de caso: Verificação de cheques baseada em IA

Análise comportamental para deteção de fraudes

  • Seguimento do comportamento do cliente com IA
  • Bioautenticação métrica e prevenção da fraude
  • Analisar padrões de transação para detetar actividades suspeitas

Desenvolvimento e implementação de modelos de IA para Finance

  • Pré-processamento de dados e engenharia de caraterísticas
  • Treinar modelos de IA para aplicações financeiras
  • Implementação de sistemas de deteção de fraude baseados em IA

Considerações regulamentares e éticas

  • Governação e conformidade da IA nas instituições financeiras
  • Preconceito e equidade nos modelos de IA financeira
  • Melhores práticas para uma utilização responsável da IA nas finanças

Tendências futuras no domínio da IA Finance

  • Avanços na IA para previsões financeiras
  • Técnicas emergentes de IA para a prevenção da fraude
  • O papel da IA no futuro da banca e dos investimentos

Resumo e próximas etapas

Requisitos

  • Conhecimentos básicos de conceitos de IA e de aprendizagem automática
  • Compreensão dos dados financeiros e da gestão de riscos
  • Experiência com programação Python e análise de dados

Público

  • Profissionais Finance
  • Analistas de dados
  • Gestores de riscos
  • Engenheiros de IA no sector financeiro
 14 Horas

Número de participantes


Preço por Participante

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