Programa do Curso
1. Pensando sobre o Produto
- Identificar as necessidades dos clientes
- Análise de mercado e concorrência
- Definir o tamanho do mercado associado ao problema ou à necessidade do cliente
- Segmentação de usuários e definição de personas
- Vision, propósito e estratégia do produto
- Priorização baseada em valor/esforço
- Mapas de valor e resultados desejados
2. Criando o Produto
- Direcionamento centrado no usuário (UX/UI)
- Desenvolvimento incremental e iterativo com equipes multifuncionais (Scrum)
- Gestão de backlog e redação de histórias de usuários
- Técnicas de validação precoce (MVP, experimentos)
- Definição de métricas do produto
- Oficina prática Design Thinking
- Engenharia de prompts para líderes (IA aplicada a produtos)
- Direcionamento baseado em dados
- Especificação do design de serviços (mapeamento de serviços)
- Gestão e priorização do backlog (sessão com especialista)
3. Entregando o Produto ao Cliente
- Gestão da liberação e roadmap
- Estratégias de entrada no mercado Go
- Onboarding e medição da experiência do produto pós-lançamento
- Colete feedback em produção
- Coordenação com marketing e vendas
- Construção do funil de produtos e monitoramento do painel
4. Capturando Valor
- Métricas do produto (NPS, DAU, retenção, etc)
- Modelos de monetização e precificação
- Análise do funil
- Valor ao cliente (LTV, CAC, ROI)
- Iteração baseada em dados
- Gestão do ciclo de vida do produto
- Escala e sustentabilidade do produto
- P&L do produto
- Caso Business
Resumo e Próximos Passos
Requisitos
- Compreensão das operações bancárias
- Experiência no desenvolvimento de produtos digitais
- Familiaridade com conceitos básicos de inteligência artificial (IA)
Público-alvo
- Gestores de produto no setor bancário
- Líderes de transformação digital
- Profissionais do setor bancário envolvidos no design de produtos impulsionados por IA
Declaração de Clientes (3)
O contexto / teoria dos LLMs, o exercício
Joanne Wong - IPG HK Limited
Curso - Applied AI for Financial Statement Analysis & Reporting
Máquina Traduzida
abriu minha mente para novas ferramentas que podem me ajudar na criação de automação
Alessandra Parpajola - Advanced Bionics AG
Curso - Machine Learning & AI for Finance Professionals
Máquina Traduzida
Apreciei muito a forma como o instrutor apresentou tudo. Entendi tudo, mesmo que Finanças não seja minha área; ele se certificou de que todos os participantes estavam na mesma página, mantendo o ritmo com o tempo disponível. Os exercícios foram distribuídos em intervalos adequados. A comunicação com os participantes foi constante. O material estava perfeito, nem muito extenso, nem insuficiente. Ele explicou muito bem os assuntos um pouco mais complexos para que todos pudessem entender.
Diana
Curso - ChatGPT for Finance
Máquina Traduzida