Curso de AI Agents for Financial Services and Fraud Detection
Los agentes de IA están transformando los servicios financieros al automatizar la detección de fraudes, la evaluación de riesgos y los procesos de toma de decisiones en tiempo real.
Esta capacitación dirigida por un instructor, en vivo (en línea o en el lugar), está dirigida a profesionales financieros de nivel intermedio, analistas de riesgos e ingenieros de IA que desean desarrollar y desplegar soluciones impulsadas por IA para la automatización financiera y la detección de fraudes.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Entender el papel de la IA en la automatización financiera y la detección de fraudes.
- Construir modelos de IA para detectar transacciones fraudulentas.
- Aprovechar el aprendizaje automático para la evaluación de riesgos en tiempo real.
- Implementar sistemas de monitoreo financiero impulsados por IA.
Formato del curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- Muchos ejercicios y prácticas.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, comuníquese con nosotros para concertar una.
Programa del Curso
Introducción a la inteligencia artificial en servicios financieros
- Descripción general de las aplicaciones de IA en banca y finanzas
- Casos de uso en detección de fraudes, gestión de riesgos y automatización financiera
- Consideraciones éticas y regulatorias
Machine Learning para Detección de Fraudes
- Patrones de fraude comunes y anomalías
- Aprendizaje supervisado vs. no supervisado para la detección de fraudes
- Construcción de modelos de clasificación para la identificación de fraudes
Evaluación de riesgos en tiempo real con IA
- Aprovechamiento de la IA para la evaluación de riesgos crediticios
- Modelado predictivo para pronósticos financieros
- Toma de decisiones impulsada por IA en la gestión de riesgos
Construcción de sistemas de monitoreo financiero potenciado por IA
- Automatización del monitoreo de transacciones y alertas
- Uso de NLP para el análisis de documentos financieros
- Integración de agentes de IA en sistemas financieros existentes
Despliegue de modelos de IA en instituciones financieras
- Implementación en la nube vs. en las instalaciones
- Garantizar la seguridad y el cumplimiento en las finanzas impulsadas por IA
- Escalar modelos de IA para transacciones de alto volumen
Optimización de modelos de IA para precisión y eficiencia
- Mejorar la precisión y el recall del modelo en la detección de fraudes
- Manejo de conjuntos de datos desbalanceados y falsos positivos
- Aprendizaje continuo y reentrenamiento de modelos
Tendencias futuras en IA para servicios financieros
- Experiencias bancarias personalizadas potenciadas por IA
- Blockchain e integración de IA para la prevención de fraudes
- Avances en IA explicable para la toma de decisiones financieras
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Experiencia en análisis de datos financieros
- Conocimiento básico de conceptos de aprendizaje automático
- Familiaridad con técnicas de gestión de riesgos y detección de fraudes
Audiencia
- Analistas financieros
- Equipos de gestión de riesgos
- Especialistas en prevención de fraudes
- Ingenieros de IA
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Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Configurar y ajustar Read AI para reuniones en las principales plataformas.
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- Interpretar el análisis de engagement y sentimiento proporcionado por Read AI.
- Compartir, editar y organizar resúmenes de manera efectiva para la colaboración del equipo.
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Al final de esta formación, los participantes podrán:
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14 HorasEsta formación en vivo dirigida por un instructor en los Estados Unidos (en línea o presencial) está destinada a profesionales avanzados que desean construir flujos de trabajo seguros y conformes utilizando CrewAI en entornos empresariales.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Diseñar flujos de trabajo seguros y auditable que involucren múltiples agentes.
- Implementar estrategias de privacidad de datos dentro de sistemas autónomos.
- Integrar mecanismos de registro, gobernanza y conformidad.
- Deploy and monitor secure CrewAI-based systems in production environments.