AI在金融投资与风险控制中的应用.doc
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AI在金融投资与风险控制中的应用
魏永强博士后
大数据与数字化转型专家/建信金融科技技术研发总监
课程背景:
随着科技的发展,人工智能(AI)逐渐成为金融行业的重要工具,尤其在投资和风险
控制领域。然而,非技术人员往往对AI的应用和技术原理缺乏深入了解。本课程旨在为
非技术人员提供AI在金融投资和风险控制方面的应用知识,帮助他们更好地理解和应用
AI技术。
课程收益:
1. 了解AI在金融行业中的最新应用和趋势。
2. 学习AI在投资和风险控制方面的基本原理和实际应用。
3. 掌握AI工具和框架,以便在实际工作中进行有效的投资和风险控制。
4. 提高对金融数据的分析和决策能力。
授课形式:
主题讲授+视频欣赏+情景模拟+案例研讨+学员分享+落地工具+头脑风暴
学习对象:
1. 金融行业从业者:投资经理、风险控制人员、财务分析师等。
2. 对AI在金融行业应用感兴趣的非技术人员。
时间安排:
1天(8小时)
课程详细大纲:
第一章:AI在金融行业的发展与趋势(1小时)
1.1 AI在金融行业的发展历程
1.2 AI在金融行业的应用现状和趋势
1.3 AI在金融行业的挑战和机遇
第二章:AI在投资领域的应用(1小时)
2.1 AI在资产配置中的应用
2.2 AI在股票预测中的应用
2.3 AI在量化投资策略中的应用
2.4 AI在投资决策支持系统中的应用
第三章:AI在风险控制领域的应用(1小时)
3.1 AI在信用风险控制中的应用
3.2 AI在市场风险控制中的应用
3.3 AI在操作风险控制中的应用
3.4 AI在欺诈检测中的应用
第四章:AI工具与框架(1小时)
4.1 常见AI工具介绍
4.2 机器学习框架:TensorFlow与PyTorch
4.3 深度学习框架:Keras与CNTK
4.4 AI在金融领域的实际应用案例解析
第五章:数据准备与预处理(0.5小时)
5.1 数据清洗与预处理的重要性
5.2 数据预处理方法与技巧
5.3 金融数据的特征工程
第六章:机器学习基础(0.5小时)
6.1 机器学习概述
6.2 监督学习与非监督学习
6.3 常见机器学习算法简介
第七章:深度学习基础(0.5小时)
7.1 深度学习概述
7.2 深度学习网络结构
7.3 深度学习在金融领域的应用
第八章:模型训练与评估(0.5小时)
8.1 模型训练技巧
8.2 评估指标与方法
8.3 模型调参与优化
第九章:模型部署与优化(0.5小时)
9.1 模型部署流程
9.2 模型在生产环境中的优化
9.3 模型监控与维护
第十章:AI在金融投资与风险控制中的实践操作(1小时)
10.1 实际案例操作演示
10.2 学员实践操作练习
10.3 总结与答疑
第十一章:总结与答疑(0.5小时)
11.1 对课程内容的总结与回顾
11.2 解答学员关于AI在金融投资与风险控制应用中的疑问
11.3 探讨AI技术在金融行业的未来发展趋势
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