Eğitim İçeriği

Generative AI'e Giriş

  • Üretici modellerin genel bakışı ve finansla ilgisi
  • Üretici model türleri: LLM'ler, GAN'lar, VAE'ler
  • Finansal bağlamlardaki avantajları ve sınırlamaları

Finance için Karşılaştırmalı Üretici Ağaçlar (GAN)

  • GAN'ların nasıl çalıştığı: üreteçler vs ayrıştırıcılar
  • Sentetik veri üretim ve sahtekarlık simulasyonu uygulamaları
  • Durum çalışması: test için gerçekçi işlem verisi üretimi

Large Language Models (LLMs) ve Prompt Engineering

  • LLM'lerin finansal metni nasıl anlama ve üretim
  • Tahmin ve risk analizi için tetikleyici tasarımı
  • Kullanım alanları: finansal rapor özetleme, KYC, cerm varış algılama

Finansal Forecasting ile Generative AI

  • Zaman serisi tahmini ile karma LLM ve ML modelleri
  • Senaryo üretimi ve stres testi
  • Kullanım alanı: yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verilerle gelir tahmini

Sahtekarlık Tespiti ve Aşırı Değer Tanımlama

  • İşlemlerde aşırı değer tespiti için GAN'ların kullanımı
  • Tetikleyici tabanlı LLM iş akışlarıyla ortaya çıkan sahtekarlık desenlerini tanımlama
  • Model değerlendirme: yanlış olası pozitifler ve gerçek risk göstergeleri

Düzenleme ve Etiği Implications (Implication çevrilemedi)

  • Üretici AI çıktılardaki açıklık ve şeffaflık
  • Model fantazi ve bias riski finansal bağlamda
  • Düzenleyici beklentilere uyum (örn. GDPR, Basel rehberlikleri)

Finansal Kuruluşlar için Generative AI Use Case'ların Tasarlanması

  • İç kullanım için iş vakaları oluşturma
  • Yenilikçilikle risk ve uyumun dengelemesi
  • Sorumlulu AI uygulama için Governance krameworks (Framework çevrilemedi)

Özet ve Son Adımlar

Kurs İçin Gerekli Önbilgiler

  • Temel finans ve risk yönetimi kavramlarını anlamak
  • Elektronik tablolar veya temel veri analizi deneyimi
  • Python ile tanış olmak faydalı olsa da zorunlu değildir

Kitle

  • Risk yöneticileri
  • Uyumluluk analistleri
  • Mali denetçiler
 14 Saat

Katılımcı Sayısı


Kişi Başına Fiyat

Danışanlarımızın Yorumları (1)

Yaklaşan Etkinlikler

İlgili Kategoriler