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
Los cursos de formación abiertos requieren más de 5 participantes.
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By the end of this training, participants will be able to:
- Design scalable multi-agent systems using CrewAI.
- Integrate agents with enterprise tools like Slack, databases, and APIs.
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- Comprender la arquitectura y las capacidades de la API de Grok AI.
- Personalizar Grok AI para necesidades empresariales específicas.
- Integrar Grok AI con sistemas empresariales y herramientas de automatización.
- Optimizar flujos de trabajo impulsados por IA para mejorar la eficiencia y escalabilidad.
- Garantizar la seguridad, el cumplimiento y el uso responsable de la IA.
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- Identify potential use cases for AI automation with BabyAGI.
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By the end of this training, participants will be able to:
- Design secure and auditable workflows involving multiple agents.
- Implement data privacy strategies within autonomous systems.
- Integrate logging, governance, and compliance mechanisms.
- Deploy and monitor secure CrewAI-based systems in production environments.