Thực hành AI trong Tài chính: Từ Fintech đến AI tạo sinh

Chúng ta sẽ tìm hiểu những thay đổi mà công nghệ AI mang lại cho toàn bộ ngành tài chính thông qua nhiều ví dụ khác nhau như fintech, đầu tư, rủi ro tín dụng và phát hiện gian lận. Thông qua các bài thực hành sử dụng thư viện Python, bạn sẽ hiểu được cách áp dụng và hiểu biết chiến lược về AI trong tài chính, đồng thời học cách tích hợp AI tạo sinh vào các dịch vụ tài chính một cách an toàn.

1 học viên đang tham gia khóa học này

Độ khó Cơ bản

Thời gian 1 tháng

Investment
Investment
risk-analysis
risk-analysis
python3
python3
Criminal IP
Criminal IP
Midjourney
Midjourney
Investment
Investment
risk-analysis
risk-analysis
python3
python3
Criminal IP
Criminal IP
Midjourney
Midjourney

Bạn sẽ nhận được điều này sau khi học.

  • Phân tích vấn đề và thiết kế giải pháp theo từng lĩnh vực ứng dụng cốt lõi của AI trong tài chính (Chấm điểm tín dụng, Phát hiện gian lận, Phân tích đầu tư)

  • Thiết kế và triển khai toàn bộ quy trình phát triển AI tài chính dựa trên khung 4 lớp (4-Layer Framework)

  • Xây dựng chiến lược tích hợp AI tạo sinh (LLM, RAG, Agent) vào dịch vụ tài chính

Trở thành chuyên gia AI tài chính
và thiết kế tương lai của ngành tài chính!

Từ chấm điểm tín dụng đến AI tạo sinh, hoàn thiện kỹ năng thực hành AI trong tài chính.


Công nghệ AI đang thay đổi cục diện của ngành tài chính.
Khóa học này sẽ đi sâu vào khám phá các lĩnh vực ứng dụng cốt lõi của AI trong tài chính như Fintech, đầu tư, quản lý rủi ro, phát hiện gian lận, v.v., từ đó củng cố năng lực thực tiễn.


Bắt đầu với AI trong Tài chính
Tìm hiểu về sự thay đổi của ngành tài chính và các chiến lược AI cốt lõi

Phân tích đầu tư, quản trị rủi ro, phát hiện gian lận, v.v. Tăng cường năng lực ứng dụng thông qua các dự án thực tế dựa trên các ứng dụng AI cốt lõi



Không chỉ dừng lại ở việc học khái niệm đơn thuần, thiết kế và triển khai dịch vụ AI tài chính thực tế dựa trên 4-Layer Framework
Cho đến chiến lược tích hợp AI tạo sinh và phương án áp dụng thực tế



Kinh nghiệm xây dựng và triển khai mô hình đánh giá tín dụng, hệ thống phát hiện giao dịch bất thường (FDS), và đầu tư định lượng (Quant)
Tiếp thu kiến thức thực hành quản lý sản phẩm AI thông qua MLOpsLLMOps

Thực hành AI trong tài chính
Nắm vững chiến lược cốt lõi và các trường hợp thực tế

Phần 1 - Sự khởi đầu và hiện tại của AI trong tài chính

Khám phá mối liên kết giữa bản chất của ngành tài chính và công nghệ AI, đồng thời phân tích quá trình tiến hóa của hệ thống tài chính lấy dữ liệu làm trung tâm và các đặc điểm cốt lõi của hệ thống tài chính hiện đại. Thông qua các lĩnh vực ứng dụng chính của AI tài chính và các câu chuyện thành công toàn cầu, chúng tôi nắm bắt xu hướng thị trường và đưa ra triển vọng tương lai.

Phần 2 - Cấu trúc và Chiến lược thành công của AI trong Tài chính

Học tập về phương pháp tiếp cận chiến lược và cách thức xây dựng hệ thống quản trị để triển khai AI tài chính thành công, tập trung vào 4-Layer Framework - thành phần cốt lõi của AI tài chính. Hiểu rõ các nguyên tắc thiết kế và thực thi giải pháp AI tài chính hiệu quả.

Phần 3 - Đánh giá tín dụng và Quản trị rủi ro

Hiểu các khái niệm cơ bản về rủi ro tín dụng, đồng thời xem xét sự tiến hóa của dữ liệu và những thay đổi cấu trúc trong các mô hình dựa trên AI so với phương pháp đánh giá tín dụng truyền thống. Học cách thiết kế các mô hình quản lý rủi ro và đánh giá tín dụng tinh vi, chính xác hơn bằng cách tận dụng AI.

Phần 4 - Phát hiện gian lận và FDS

Nắm bắt các đặc điểm bản chất của gian lận tài chính, đồng thời hiểu rõ ưu điểm của phương pháp tiếp cận dựa trên AI so với những hạn chế của hệ thống dựa trên quy tắc truyền thống. Phân tích các trường hợp thành công của hệ thống phát hiện gian lận (FDS) toàn cầu và thiết lập chiến lược vận hành hiệu quả.

Phần 5 - Đầu tư và Trí tuệ Thị trường

Vượt qua những hạn chế của các phương thức đầu tư tài chính truyền thống và tìm hiểu các nguyên lý của giao dịch định lượng (Quant) và giao dịch thuật toán. Thông qua các kỹ thuật phân tích đầu tư sử dụng AI và dữ liệu thay thế cùng các ví dụ về thị trường toàn cầu để đưa ra những hiểu biết thực tế về thị trường.

Phần 6 - Tối ưu hóa vận hành và Đổi mới dịch vụ khách hàng

Khám phá khả năng tự động hóa vận hành dựa trên AI vượt xa RPA, đồng thời phân tích các trường hợp đổi mới dịch vụ khách hàng trong lĩnh vực tài chính. Sử dụng các công nghệ mới nhất như thuật toán đề xuất và phân khúc để cải thiện trải nghiệm khách hàng và chuẩn bị cho những thay đổi của thị trường trong tương lai.

Phần 7 - AI tạo sinh và Dịch vụ tài chính

Hiểu rõ các lĩnh vực ứng dụng AI tạo sinh trong lĩnh vực tài chính và khám phá các phương án áp dụng thực tế thông qua các ví dụ dẫn đầu toàn cầu. Bắt đầu từ việc thiết kế dịch vụ ảo, người học sẽ được tìm hiểu các công nghệ cốt lõi của AI tạo sinh như RAG, Agent, học máy tùy chỉnh (Fine-tuning) cho đến việc xây dựng hệ thống quản trị (Governance).

Phần 8 - Quản lý sản phẩm AI tài chính

Hiểu rõ 5 giai đoạn cốt lõi của MLOps và học về LLMOps - thách thức mới trong kỷ nguyên AI tạo sinh. Học hỏi các chiến lược thành công để chuyển đổi công nghệ thành giá trị thực tế, đồng thời đưa ra tầm nhìn tương lai cho thời đại của những Product Owner (PO) độc lập.

AI tài chính, thông tin thực tiễn hữu ích

Điểm 1. Chinh phục hoàn hảo nghiệp vụ cốt lõi về AI trong tài chính

Học tập chuyên sâu về các công nghệ AI sẽ thay đổi hiện tại và tương lai của ngành tài chính, tập trung vào các ví dụ thực tế như fintech, đầu tư và quản lý rủi ro. Thông qua các bài thực hành sử dụng thư viện Python, bạn có thể rèn luyện khả năng tự thiết kế và triển khai các mô hình AI tài chính.


Điểm 2. AI tạo sinh, hướng tới đổi mới dịch vụ tài chính

Bạn sẽ được học các chiến lược để tích hợp an toàn các công nghệ AI tạo sinh mới nhất như LLM, RAG và Agent vào các dịch vụ tài chính. Dựa trên nguồn dữ liệu tài chính khổng lồ, bạn có thể thiết kế các dịch vụ dựa trên AI và thu được những hiểu biết sâu sắc có thể áp dụng vào vận hành thực tế.


Điểm 3. Nâng cao năng lực phát triển sản phẩm tài chính dựa trên AI

Thiết kế các giải pháp giải quyết vấn đề cho từng lĩnh vực ứng dụng cốt lõi của AI trong tài chính như chấm điểm tín dụng, phát hiện gian lận và phân tích đầu tư. Bằng cách nắm vững quy trình phát triển AI tài chính dựa trên Khung 4 lớp (4-Layer Framework), bạn có thể phát triển thành một chuyên gia có khả năng lập kế hoạch và quản lý thành công các sản phẩm AI tài chính trong thực tế.


Điểm 4. Bước nhảy vọt trở thành chuyên gia tài chính thế hệ mới

Chúng tôi cung cấp lộ trình học tập tối ưu dành cho những người làm thực tế, chuyên gia phân tích dữ liệu, nhà phát triển và PM đang muốn áp dụng công nghệ AI vào nghiệp vụ tài chính. Hãy nắm vững các chiến lược và kỹ thuật AI tài chính thực tiễn có thể áp dụng ngay vào công việc để trở thành nhân tài cốt lõi dẫn dắt tương lai của ngành tài chính.


Bạn đang bối rối không biết nên bắt đầu với AI tài chính như thế nào?
Khóa học này được tạo ra dành riêng cho những người như bạn.


✔️ Nhân viên thực tế và người lập kế hoạch tại các doanh nghiệp Fintech

  • Những ai muốn áp dụng thành công công nghệ AI vào nghiệp vụ tài chính

  • Những người muốn tăng cường năng lực phân tích dữ liệu tài chính và phát triển mô hình AI

  • Những ai muốn nắm bắt xu hướng AI tài chính mới nhất và có được những hiểu biết thực tế.

✔️ Nhà phân tích dữ liệu và nhà phát triển

  • Những người muốn trực tiếp thiết kế và triển khai các mô hình AI chuyên biệt cho lĩnh vực tài chính

  • Những ai muốn nâng cao kỹ năng thực tiễn thông qua thực hành AI tài chính dựa trên Python

  • Những người muốn phát triển thành chuyên gia trong các lĩnh vực ứng dụng cốt lõi của AI tài chính như đầu tư và phân tích rủi ro.

✔️ Quản lý sản phẩm Fintech (Fintech Product Manager)

  • Những ai muốn lập kế hoạch và xây dựng các dịch vụ tài chính đổi mới dựa trên AI

  • Những ai muốn học chiến lược tích hợp AI tạo sinh vào dịch vụ tài chính một cách an toàn

  • Những ai muốn nắm bắt xu hướng công nghệ AI tài chính mới nhất và kết nối chúng với các cơ hội kinh doanh.


Hãy trang bị ngay bây giờ những năng lực cốt lõi để dẫn đầu tương lai của AI trong tài chính.
Hãy chứng minh khả năng ra quyết định dựa trên dữ liệu và thiết kế các dịch vụ tài chính đổi mới.

Lưu ý trước khi học

Kiến thức tiên quyết và lưu ý

  • Việc có hiểu biết cơ bản về ngành tài chính sẽ giúp ích cho quá trình học tập.


Tài liệu học tập

  • Tài liệu bài giảng PDF rất hữu ích để ôn tập nội dung học tập.


Khuyến nghị cho
những người này

Khóa học này dành cho ai?

  • Các chuyên gia thực thi và nhà hoạch định trong lĩnh vực tài chính đang có nhu cầu áp dụng công nghệ AI vào nghiệp vụ tài chính.

  • Các nhà phân tích dữ liệu và nhà phát triển đang muốn phát triển mô hình AI trong lĩnh vực tài chính

  • Quản lý sản phẩm (Product Manager) đang muốn xây dựng dịch vụ tài chính dựa trên AI tại một startup Fintech

Cần biết trước khi bắt đầu?

  • Kinh nghiệm sử dụng cú pháp cơ bản của Python và các thư viện xử lý dữ liệu (Pandas, NumPy)

  • Hiểu các khái niệm cơ bản của học máy (học có giám sát, học không giám sát)

  • Kiến thức cơ bản về thuật ngữ tài chính (xếp hạng tín dụng, rủi ro, danh mục đầu tư)

Xin chào
Đây là wendy34647345

Prime Contents Lab Co., Ltd. là đơn vị nắm bắt các xu hướng học tập và tự thiết kế các khóa học riêng. Chúng tôi không ngừng trăn trở về câu hỏi "ai cần cái gì". Dựa trên chuyên môn của các tác giả đại diện cho từng lĩnh vực, chúng tôi tạo ra các khóa học đào tạo riêng từ IT/AI đến nhân văn, giúp hỗ trợ sự tăng trưởng thực chất thay vì chỉ truyền đạt kiến thức đơn thuần. Hãy nâng tầm năng lực của bạn với những bài giảng cao cấp do Prime Contents Lab đề xuất.

Thêm

Chương trình giảng dạy

Tất cả

8 bài giảng ∙ (3giờ 16phút)

Tài liệu khóa học:

Tài liệu bài giảng
Ngày đăng: 
Cập nhật lần cuối: 

Đánh giá

Chưa có đủ đánh giá.
Hãy trở thành tác giả của một đánh giá giúp mọi người!

Khóa học khác của wendy34647345

Hãy khám phá các khóa học khác của giảng viên!

Khóa học tương tự

Khám phá các khóa học khác trong cùng lĩnh vực!

Ưu đãi có thời hạn

48 ₫

29%

1.850.209 ₫