Obrigado por enviar sua consulta! Um dos membros da nossa equipe entrará em contato com você em breve.
Obrigado por enviar sua reserva! Um dos membros da nossa equipe entrará em contato com você em breve.
Programa do Curso
Dia 1: Introdução ao Big Data e à IA no Setor Bancário
- •Visão Geral do Big Data na Banca
o Definição e características do Big Data
o Importância do Big Data no setor bancário - Introdução à IA na Banca
o Visão geral de conceitos e aplicações da IA
o A interseção entre Big Data e IA - Landscape Regulatório
o Compreendendo regulamentos bancários e processos de exame
o Papel dos dados e da tecnologia em atender aos requisitos regulatórios
Dia 2: Tecnologias e Estruturas do Big Data
- Ferramentas e Tecnologias de Big Data
o Visão geral do Hadoop, Spark e outras plataformas de Big Data - Fontes de Dados na Banca
o Identificação e aproveitamento de fontes internas e externas de dados - Melhores Práticas do Data Management
o Gerenciamento da qualidade, segurança e governança dos dados
Dia 3: Técnicas de IA para Processos de Exame Bancário
- Machine Learning e Fundamentos da IA
o Conceitos-chave em aprendizado de máquina e IA
o Aprendizado supervisionado vs. não supervisionado - Aplicações da IA em Exames Bancários
o Avaliação de riscos, detecção de fraudes e detecção de anomalias - Desenvolvimento e Avaliação de Modelos
o Construção de modelos preditivos para exames bancários
o Métricas-chave de desempenho e técnicas de avaliação
Dia 4: Análise de Dados para Exames Efetivos
- Técnicas de Análise de Dados
o Análise exploratória e visualização de dados
o Métodos estatísticos e técnicas de mineração de dados relevantes para a banca - Implementação da Análise para Exames
o Uso da análise para identificar tendências, padrões e riscos
o Desenvolvimento de painéis e ferramentas de relatórios para avaliações regulatórias - Etica e Conformidade
o Considerações éticas do uso de Big Data e IA na banca
o Navegação em desafios de conformidade e regulatórios
Dia 5: Tendências Futuras e Estratégias de Implementação
- Tecnologias Emergentes em Exames Bancários
o Visão geral das inovações influenciando a banca (por exemplo, blockchain, processamento de linguagem natural) - Planejamento da Implementação
o Melhores práticas para integrar Big Data e IA nos processos de exames bancários
o Estratégia para adoção tecnológica e gerenciamento de mudanças - Desafios e Soluções
o Discussão sobre desafios atuais na adoção de novas tecnologias
o Estratégias para superar barreiras à implementação de IA e Big Data - Conclusão e Resumo
o Recapitulação dos principais aprendizados do treinamento
o Sessão de perguntas e respostas e coleta de feedback
O programa de treinamento "Big Data e IA na Banca" é projetado para equipar profissionais do setor bancário com habilidades e conhecimentos essenciais para aproveitar o poder do Big Data e da inteligência artificial. Os participantes explorarão conceitos fundamentais, tecnologias e aplicações práticas de Big Data e IA no setor bancário. O treinamento abrangerá uma combinação de instrução teórica, estudos de caso, sessões práticas e discussões sobre implicações regulatórias, considerações éticas e melhores práticas.
Até o final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Compreender Conceitos-chave: Proporcionar aos participantes uma compreensão fundamental do Big Data e da IA, incluindo sua importância no setor bancário.
- Explorar Tecnologias: Familiarizar os participantes com as tecnologias principais de Big Data, incluindo o Hadoop e Spark, e a relevância dos bancos de dados NoSQL.
- Leverage Data Sources: Ensinar aos participantes como identificar e utilizar várias fontes internas e externas de dados para operações bancárias efetivas.
- Aplicações da IA: Ilustrar o uso de técnicas de IA em exames bancários, como avaliação de riscos, detecção de fraudes e modelagem preditiva.
- Implementação de Análise de Dados: Equipar os participantes com as habilidades para aplicar métodos de análise de dados para identificação de tendências e gerenciamento de riscos em contextos bancários
- Abordagem Considerações Éticas: Discutir as implicações éticas do uso de Big Data e IA na banca e a importância da conformidade com regulamentos
- Preparação para Tendências Futuras: Preparar os participantes para navegar em inovações futuras em tecnologia e desenvolver estratégias para a integração de Big Data e IA nas práticas bancárias
Formato do Curso
- Aula interativa e discussão.
- Muitos exercícios e prática.
- Implementação prática em um ambiente de laboratório ao vivo.
Opções de Personalização do Curso
- Para solicitar uma formação personalizada para este curso, entre em contato conosco para agendar.
Este programa visa empoderar profissionais bancários a otimizar processos de exame, melhorar o tomada de decisões baseadas em dados, aprimorar o gerenciamento de riscos e integrar efetivamente tecnologias emergentes em suas operações. Os participantes ganharão insights sobre o cenário atual do Big Data e IA na finança, permitindo-lhes aproveitar essas ferramentas para maior eficiência operacional e vantagem competitiva.
Requisitos
Este programa tem como objetivo empoderar profissionais do setor bancário para otimizar processos de exames, melhorar a tomada de decisões baseadas em dados, aprimorar o gerenciamento de riscos e integrar efetivamente as tecnologias emergentes em suas operações. Os participantes ganharão insights sobre o cenário atual do Big Data e da IA na finança, permitindo-lhes aproveitar essas ferramentas para maior eficiência operacional e vantagem competitiva.
35 Horas
Declaração de Clientes (4)
A Deepthi estava super sintonizada com as minhas necessidades, sabia quando adicionar camadas de complexidade e quando se conter e adotar uma abordagem mais estruturada. A Deepthi trabalhou verdadeiramente ao meu ritmo e assegurou que eu fosse capaz de utilizar as novas funções/ferramentas, mostrando primeiro e depois deixando-me recriar os itens, o que ajudou realmente a incorporar a formação. Não podia estar mais satisfeito com os resultados desta formação e com o nível de especialização da Deepthi!
Deepthi - Invest Northern Ireland
Curso - IBM Cognos Analytics
Máquina Traduzida
Partilhar um exemplo de aplicação
Curso - Alteryx for Data Analysis
Máquina Traduzida
Muito bem articulado e explicado
Harshit Arora - PwC South East Asia Consulting
Curso - Alteryx for Developers
Máquina Traduzida
Regressão linear - o algoritmo para prever a tendência
Vincent Ko - UBS
Curso - Data Preparation with Alteryx
Máquina Traduzida
