Programa do Curso

Introdução ao Multimodal AI for Finance

  • Visão geral da IA multimodal e suas aplicações financeiras
  • Tipos de dados financeiros: estruturados vs. não estruturados
  • Desafios na adoção de AI no setor financeiro

Análise de Risco com Multimodal AI

  • Fundamentos da gestão de riscos financeiros
  • Usando AI para avaliação preditiva de riscos
  • Estudo de caso: modelos de pontuação de crédito baseados em IA

Detecção de Fraude com IA

  • Tipos comuns de fraude financeira
  • Técnicas de IA para detecção de anomalias
  • Estratégias de detecção de fraude em tempo real

Natural Language Processing (NLP) para Análise de Textos Financeiros

  • Extração de insights a partir de relatórios e notícias financeiras
  • Análise de sentimentos para previsão do mercado
  • Usando LLMs para conformidade regulatória e auditoria

Computer Vision em Finance

  • Detecção de documentos fraudulentos com IA
  • Análise da caligrafia e assinaturas para autenticação
  • Estudo de caso: verificação de cheques baseada em IA

Análise Comportamental para Detecção de Fraude

  • Rastreamento do comportamento dos clientes com IA
  • Bio autenticação métrica e prevenção à fraude
  • Análise de padrões transacionais para atividades suspeitas

Desenvolvimento e Implantação de Modelos de IA para Finance

  • Pré-processamento de dados e engenharia de características
  • Treinamento de modelos de IA para aplicações financeiras
  • Implantação de sistemas de detecção de fraude baseados em IA

Considerações Regulatórias e Éticas

  • Governança e conformidade da AI em instituições financeiras
  • Viés e equidade nos modelos de AI financeira
  • Práticas recomendadas para o uso responsável da IA na finança

Tendências Futuras em Finance Baseado em IA

  • Avanços na IA para previsão financeira
  • Técnicas emergentes de AI para prevenção à fraude
  • O papel da IA no futuro do banco e investimentos

Resumo e Próximos Passos

Requisitos

  • Conhecimento básico de conceitos de IA e aprendizado de máquina
  • Compreensão de dados financeiros e gerenciamento de riscos
  • Experiência com Python programação e análise de dados

Público-alvo

  • Profissionais de Finance
  • Analistas de dados
  • Gerentes de risco
  • Engenheiros de IA no setor financeiro
 14 Horas

Declaração de Clientes (1)

Próximas Formações Provisórias

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