Eğitim İçeriği

Kredi Riski için AI: Temeller ve Fırsatlar

  • Geleneksel vs. AI destekli kredi risk modelleri
  • Kredi değerlendirmeindeki zorluklar: bias, açıklık ve adillık
  • Kredi verim için AI uygulamaları gerçek dünya örnekleri

Kredi Puanlaması Modelleri için Veri

  • Kaynaklar: işlem, davranışsal ve alternatif veriler
  • Kredi kararları için veri temizliği ve özellik mühendisliği
  • Risk tahmininde sınıflandırma dengesizliğini ve veri kıtlığını yönetme

Machine Learning Kredi Puanlaması için

  • Lojistik regresyon, karar ağaçları ve rastgele ormanlar
  • Skorlama doğruluğu için gradient boosting (LightGBM, XGBoost)
  • Model eğitim, doğrulama ve ayarlama teknikleri

AI ile Desteklenen Kredi Verimi İş Akışları

  • Yatırımçının segmentasyonunu ve kredi riskini değerlendirmeyi otomasyonla gerçekleştirmek
  • AI destekli tasdik ve onay süreçleri
  • Makine öğrenimi ile dinamik fiyatlandırma ve faiz oranları optimizasyonu

Model Yorumlanabilirliği ve Sorumlu AI

  • SHAP ve LIME ile tahminleri açıklama
  • Kredi modellerinde adilce hareket etme: bias algılama ve azaltma
  • Düzenleyici çerçeveyle uyum (örn. ECOA, GDPR)

Generative AI Kredi Verimi Senaryolarında

  • Uygulama incelemesi ve belge analizi için LLM'leri kullanma
  • Yatırımçı iletişimi ve bilgi için prompt mühendisliği
  • Model testi için sentetik veri üretimi

Strateji ve Governance Kredi için AI'de

  • İç AI yeteneklerini oluşturma vs. dış çözümler
  • Model yaşam döngüsü yönetimi ve yönetim en iyi uygulamaları
  • Gelecek trendleri: gerçek zamanlı kredi puanlaması, açık bankacılık entegrasyonu

Özeti ve Sonraki Adımlar

Kurs İçin Gerekli Önbilgiler

  • Kredi riski temellerini anlamak
  • Veri analizi veya işelligence araçlarıyla deneyim
  • Python ile tanıdık olmak veya temel sözdizimi öğrenme isteği

Hedef Kitle

  • Kredi yöneticileri
  • Kredi analistleri
  • Fintech yenilikçiler
 14 Saat

Katılımcı Sayısı


Kişi Başına Fiyat

Danışanlarımızın Yorumları (1)

Yaklaşan Etkinlikler

İlgili Kategoriler