Eğitim İçeriği

ZenginlikTeknolojisi için Yapay Zeka Temelleri

  • ZenginlikTeknolojisi yenilik ekosistemi genel bakışı
  • Ana yapay zeka teknolojileri: denetimli öğrenme, NLP, önerici sistemler
  • Robo danışmanlar ve karma danışma modelleri karşılaştırması

Kişiselleştirilmiş Mali Öneriler

  • Kullanıcı segmentasyonu ve profilleme anlayışı
  • Davranışsal finans: veri kaynakları ve kullanıcı niyet modellemesi
  • Mali hedefler ve portföyler için önerici motorlar

Doğal Dil İşleme ve Conversational AI

  • Yatırımcı tutumunu ve müşteri etkileşimlerini anlamak için NLP
  • Mali danışman yardımcıları için tetikte mühendislik
  • Sohbet botları, sesli asistanlar ve karma destek platformları

Yapay Zeka Destekli Portföy Tasarımı

  • Makine öğrenimi kullanarak risk profili oluşturma
  • Yapay zeka ile dinamik portföy yeniden dengeleme
  • AI modellerine ESG ve özel kısıtlamaların entegrasyonu

Kullanıcı Deneyimi ve Bağlantı

  • Şeffaflık ve güven için arayüz tasarımı
  • Müşteri odaklı araçlardaki anlaşılan yapay zeka
  • Kişisel mali panel ve oyunlaştırma

Uygunluk, Etik ve Düzenleme

  • Digital danışmanlık hizmetleri için düzenleyici çerçeve (örn. MiFID II, SEC)
  • Algoritmik danışma etiği: bias, uygunluk ve adiliteit
  • ZenginlikTeknolojisi'de denetlenebilirlik ve model belgeliği

Akıllı Danışman Ekibi İnşası

  • Yapay zeka tabanlı zenginlik platformları için teknoloji mimarisi
  • İç geliştirme ve fintech sağlayıcılarla entegrasyon arasında seçim
  • Gelecekteki tendanslar: hiper kişiselleştirme, üretken arayüzler, LLM entegrasyonu

Özeti ve Sonraki Adımlar

Kurs İçin Gerekli Önbilgiler

  • Mali danışmanlık ve varlık yönetimi kavramlarını anlama
  • Dijital mali ürünler veya veri analizi deneyimi
  • Python veya benzer veri araçlarıyla temel düzeyde tanışlık

Hedef Kitle

  • Varlık yönetimi uzmanları
  • Mali danışmenler
  • Ürün tasarımcıları
 14 Saat

Katılımcı Sayısı


Kişi Başına Fiyat

Danışanlarımızın Yorumları (1)

Yaklaşan Etkinlikler

İlgili Kategoriler