Eğitim İçeriği

Üretici Yapay Zeka'a Giriş

  • Üretici modellerin finansa olan önemi ve genel bakış
  • Üretici model türleri: LLMs, GANs, VAEs
  • Finansal bağlamlardaki güçlü ve zayıf yanları

Finansta Generative Adversarial Networks (GANs)

  • GANs'nin işleyişi: üreticiler ve ayırt ediciler
  • Sentez veri oluşturma ve sahtecilik simülasyonu gibi uygulamalar
  • Test için gerçekçi işlem verisi oluşturma: bir vaka çalışması

Large Language Models (LLMs) ve İstem Tasarımı

  • LLMs'nin finansal metni nasıl anladığını ve oluşturduğunu anlamak
  • Tahminleme ve risk analizi için istemler tasarlamak
  • Finansal rapor özetlemesi, KYC, kırmızı bayrak tespiti gibi kullanımlar

Üretici Yapay Zeka ile Finansal Tahminleme

  • Hybrid LLM ve ML modelleriyle zaman serisi tahminlemesi
  • Senaryo oluşturma ve stres testi
  • Yapısal ve yapılandırılmamış veriler kullanarak gelir tahminlemesi: bir kullanımda

Sahtecilik Tespiti ve Anomali Kimliklendirme

  • İşlemlerde anomali tespiti için GANs kullanımı
  • İstem tabanlı LLM iş akışları aracılığıyla ortaya çıkan sahtecilik kalıplarını tespit etmek
  • Model değerlendirmesi: yanlış pozitifler ve gerçek risk göstergeleri

Düzenleyici ve Etik Yansımalara Bakış

  • Üretici YZ çıktılarındaki açıklanabilirlik ve şeffaflık
  • Finansal riskte model halasyonu ve önyargı riski
  • Düzenleyici beklentilere uyum (örneğin, GDPR, Basel yönergeleri)

Finans Kuruluşları için Üretici YZ Kullanım Senaryolarını Tasarlama

  • İç benimsenme için iş senaryoları oluşturma
  • İnovasyonu risk ve uyumluluk ile dengelendirme
  • Sorumlu YZ uygulaması için yönetim çerçeveleri

Özeti ve Sonraki Adımlar

Kurs İçin Gerekli Önbilgiler

  • Temel finans ve risk yönetimi kavramlarının anlaşılması
  • Elektronik tablolar veya temel veri analizi ile deneyim
  • Python'a aşinalık faydalı olsa da gerekli değildir

Hedef Kitle

  • Risk yöneticileri
  • Uyumluluk analistleri
  • Finans denetçileri
 14 Saat

Katılımcı Sayısı


Kişi Başına Fiyat

Danışanlarımızın Yorumları (2)

Yaklaşan Etkinlikler

İlgili Kategoriler