Аналитика больших данных, искусственный интеллект и машинное обучение для финансовых учреждений

Обзор программы

Искусственный интеллект (ИИ), анализ больших данных и машинное обучение коренным образом меняют сферу финансовых услуг, позволяя банкам, страховым компаниям, инвестиционным компаниям, центральным банкам и финансовым регуляторам быстрее принимать решения, укреплять управление рисками, противодействовать финансовым преступлениям, улучшать клиентский опыт и стимулировать инновации. Финансовые организации генерируют беспрецедентные объемы структурированных и неструктурированных данных из платформ цифрового банкинга, платежных систем, финансовых рынков, взаимодействия с клиентами, регуляторной отчетности и подключенных технологий, поэтому способность превращать данные в применимые на практике выводы стала важнейшим конкурентным преимуществом.

Обучение по ИИ, аналитике больших данных и машинному обучению для финансовых учреждений дает участникам практические знания, международно признанные передовые практики и современные аналитические инструменты для успешного применения искусственного интеллекта, аналитики больших данных и машинного обучения в финансовых учреждениях. Программа рассматривает практическое применение в банковских операциях, выявлении мошенничества, противодействии отмыванию денег (ПОД), управлении кредитным риском, предиктивной аналитике, клиентской аналитике, финансовом прогнозировании, обеспечении соответствия нормативным требованиям, кибербезопасности, инвестиционном анализе, цифровом банкинге и интеллектуальной автоматизации.

Благодаря занятиям для руководителей, практическим кейсам, практикумам и международной передовой практике участники научатся разрабатывать стратегии в области ИИ, принимать решения на основе данных, оптимизировать операционную деятельность, поддерживать цифровую трансформацию, укреплять управление и внедрять ответственные решения на основе искусственного интеллекта, создающие измеримую ценность для организации.

Специалистам, которые стремятся и дальше развивать цифровую трансформацию, финансовые инновации и интеллектуальные финансовые услуги, может быть полезно также наше обучение «Финтех и цифровая трансформация в исламских финансах», посвященное новым финансовым технологиям, экосистемам цифрового банкинга, блокчейну, искусственному интеллекту и инновационным стратегиям для современных финансовых организаций.Программа укрепляет институциональный потенциал в следующих областях:

• Стратегия в области искусственного интеллекта для финансовых организаций
• Анализ больших данных
• Применение машинного обучения
• Предиктивная аналитика
• Принятие решений на основе данных
• Управление финансовыми данными
• Управление искусственным интеллектом
• Ответственный искусственный интеллект
• Объяснимый ИИ (XAI)
• Клиентская аналитика и персонализация
• Аналитика кредитного риска
• Выявление и предотвращение мошенничества
• Аналитика в сфере противодействия отмыванию денег (ПОД)
• Аналитика финансовых преступлений
• Аналитика кибербезопасности
• Финансовое прогнозирование
• Аналитика соблюдения нормативных требований
• Бизнес-аналитика и отчетность на информационных панелях
• Интеллектуальная автоматизация
• Цифровая трансформация банковской деятельности
• Финансовые инновации
• Операционная эффективность
• Управление качеством данных
• Цифровая трансформация организации
• Устойчивость и конкурентоспособность организации

Обучение по ИИ, анализу больших данных и машинному обучению для финансовых организаций сочетает международно признанные практики в области искусственного интеллекта, аналитики и финансовых технологий с практическим применением, актуальным для коммерческих банков, центральных банков, институтов финансирования развития, страховых компаний, инвестиционных компаний, микрофинансовых организаций, финтех-компаний, регулирующих органов, суверенных фондов благосостояния и государственных финансовых институтов.

Растущее значение ИИ, анализа больших данных и машинного обучения для финансовых организаций

Искусственный интеллект, аналитика больших данных и машинное обучение стали стратегическими приоритетами для финансовых учреждений, стремящихся повысить операционную эффективность, улучшить принятие решений, совершенствовать клиентский опыт, управлять все более сложными рисками и оставаться конкурентоспособными в быстро меняющейся финансовой среде. Сегодня финансовые учреждения обрабатывают огромные объемы транзакционных, операционных, поведенческих и рыночных данных, что открывает беспрецедентные возможности для получения практически применимых выводов, повышения точности прогнозов, автоматизации рутинных процессов и предоставления более персонализированных финансовых услуг.

В то же время финансовые организации сталкиваются с растущими вызовами: изощренными финансовыми преступлениями, киберугрозами, ужесточением регуляторных требований, растущими ожиданиями клиентов, цифровыми прорывами и конкуренцией со стороны финтех-компаний. Традиционных аналитических методов уже недостаточно, чтобы справляться с этой сложностью, поэтому искусственный интеллект и продвинутая аналитика становятся необходимыми инструментами для повышения устойчивости организации и принятия решений на основе фактических данных.

Современные финансовые организации все активнее интегрируют искусственный интеллект в ключевые бизнес-функции, включая выявление мошенничества, противодействие отмыванию денег (ПОД), кредитный скоринг, управление рисками, регуляторную отчетность, управление взаимоотношениями с клиентами, инвестиционный анализ, казначейские операции, кибербезопасность и цифровой банкинг. Генеративный ИИ, предиктивная аналитика, интеллектуальная автоматизация и модели машинного обучения позволяют выявлять новые риски, повышать операционную эффективность, оптимизировать распределение ресурсов и разрабатывать инновационные финансовые продукты и услуги при сохранении надежного управления и соответствия нормативным требованиям.

Финансовым организациям все больше нужны специалисты, способные:

• Разработка стратегий в области искусственного интеллекта
• Внедрение решений для анализа больших данных
• Применение моделей машинного обучения
• Совершенствование принятия решений на основе данных
• Совершенствование выявления мошенничества и предотвращения финансовых преступлений
• Совершенствование мониторинга в сфере противодействия отмыванию денег (ПОД)
• Совершенствование оценки кредитного риска
• Управление данными в масштабах организации
• Создание системы управления искусственным интеллектом
• Содействие трансформации цифрового банкинга
• Применение предиктивной аналитики
• Развитие клиентской аналитики и персонализации
• Укрепление аналитики кибербезопасности
• Содействие соблюдению нормативных требований
• Использование бизнес-аналитики и отчетности на информационных панелях
• Руководство инициативами цифровых инноваций
• Управление проектами по внедрению искусственного интеллекта
• Развитие компетенций организации в работе с данными

Развитые компетенции в области ИИ и аналитики помогают организациям:

• Повысить качество стратегических решений
• Повысить операционную эффективность
• Усилить предотвращение мошенничества
• Улучшить соблюдение регуляторных требований
• Снизить операционные риски
• Повысить удовлетворенность клиентов
• Ускорить цифровую трансформацию
• Повысить гибкость организации
• Повысить точность финансового прогнозирования
• Повысить киберустойчивость
• Поддерживать интеллектуальную автоматизацию
• Повысить качество инвестиционных решений
• Усиление бизнес-аналитики
• Развивать инновации
• Обеспечить долгосрочную конкурентоспособность организации

Слабое управление данными, разрозненные информационные системы, низкое качество данных, ограниченные аналитические возможности, устаревшие операционные модели, неэффективное управление искусственным интеллектом и медленное освоение новых технологий могут снижать операционную эффективность, повышать комплаенс-риски, ограничивать инновации, подрывать доверие клиентов и снижать конкурентоспособность организации.

По мере того как искусственный интеллект меняет финансовый сектор, организациям все больше нужны руководители, способные сочетать продвинутую аналитику, ответственные практики ИИ, надежное управление, цифровые инновации и стратегическое мышление, чтобы создавать устойчивые, основанные на данных и готовые к будущему финансовые организации.

Кому стоит пройти обучение по ИИ, анализу больших данных и машинному обучению для финансовых организаций?

Программа предназначена для:

• Руководители банков
• Директора по цифровым технологиям
• Директора по информационным технологиям
• Директора по данным
• Директора по рискам
• Руководители финансовых организаций
• Лидеры цифровой трансформации
• Руководители проектов в области искусственного интеллекта
• Специалисты по бизнес-аналитике
• Специалисты по данным
• Аналитики данных
• Финансовые аналитики
• Специалисты по управлению рисками
• Специалисты по комплаенсу
• Внутренние аудиторы
• Руководители ИТ-подразделений
• Специалисты по кибербезопасности
• Специалисты в сфере финтеха
• Инвестиционные менеджеры
• Специалисты казначейства
• Специалисты страховой отрасли
• Сотрудники регулирующих органов
• Специалисты центральных банков
• Специалисты институтов финансирования развития
• Руководители по бизнес-стратегии
• Руководители по инновациям
• Консультанты по финансовым услугам
• Всем, кто отвечает за цифровую трансформацию, анализ данных, искусственный интеллект или принятие стратегических решений в финансовых организациях.

Цели обучения по ИИ, анализу больших данных и машинному обучению для финансовых организаций

После успешного завершения программы участники смогут:

• Понимать стратегическую роль искусственного интеллекта, анализа больших данных и машинного обучения в финансовых организациях.
• Разрабатывать практические стратегии в области искусственного интеллекта и аналитики данных, согласованные с целями организации.
• Применять анализ больших данных для повышения качества финансовых решений и результатов деятельности.
• Определять практические сферы применения машинного обучения в банковском деле, страховании, инвестициях и финансовых услугах.
• Эффективнее выявлять мошенничество, противодействовать отмыванию денег (ПОД) и предотвращать финансовые преступления с помощью продвинутой аналитики.
• Развивать клиентскую аналитику, сегментацию и персонализированные финансовые услуги.
• Укрепить возможности оценки кредитного риска и предиктивной аналитики.
• Разрабатывать эффективные системы управления данными и искусственным интеллектом.
• Применять принципы ответственного искусственного интеллекта и этичные практики ИИ.
• Совершенствовать бизнес-аналитику, отчетность на основе дашбордов и поддержку управленческих решений.
• Поддерживать инициативы цифровой трансформации в финансовых учреждениях.
• Разработать практические дорожные карты внедрения искусственного интеллекта в организации, которые укрепляют инновации, управление, операционную эффективность и долгосрочную конкурентоспособность.

Структура и содержание учебной программы по ИИ, аналитике больших данных и машинному обучению для финансовых учреждений

Методология обучения по ИИ, анализу больших данных и машинному обучению

Программа сочетает международно признанную передовую практику с интерактивным, ориентированным на внедрение подходом к обучению, который позволяет участникам углубить как технические знания, так и навыки принятия стратегических решений в области искусственного интеллекта и трансформации на основе данных в финансовых организациях.

Методика обучения включает:

• Презентации руководителей-практиков об искусственном интеллекте, аналитике больших данных, машинном обучении, цифровой трансформации, управлении и международных тенденциях финансового сектора.
• Международные кейсы успешного внедрения ИИ в банках, страховых и инвестиционных компаниях и у финансовых регуляторов.
• Интерактивные дискуссии и обмен опытом между руководителями, которые способствуют обмену знаниями и практическому решению задач.
• Практические аналитические практикумы по предиктивной аналитике, выявлению мошенничества, клиентской аналитике, управлению рисками и финансовому прогнозированию.
• Демонстрации возможностей искусственного интеллекта: генеративный ИИ, модели машинного обучения, дашборды бизнес-аналитики, интеллектуальная автоматизация и аналитические платформы.
• Упражнения по управлению и стратегии, охватывающие управление искусственным интеллектом, ответственный ИИ, управление данными, соблюдение нормативных требований и планирование внедрения.
• Групповые симуляции, в ходе которых участники решают реальные задачи финансового сектора с помощью искусственного интеллекта и анализа данных.
• Планирование действий в организации: участники разрабатывают практические дорожные карты внедрения ИИ и трансформации на основе данных с учетом специфики своих организаций.

Участники завершат программу с практическими инструментами, стратегиями внедрения, международно признанными передовыми практиками и институциональными планами действий, которые позволят сразу укрепить принятие решений, повысить операционную эффективность, поддержать цифровую трансформацию, усовершенствовать управление и ускорить инновации в финансовых учреждениях.

Применение в организации результатов обучения по ИИ, анализу больших данных и машинному обучению

Программа помогает финансовым организациям укрепить:

• Стратегия в области искусственного интеллекта
• Анализ больших данных
• Применение машинного обучения
• Цифровая трансформация
• Управление данными в масштабах организации
• Управление искусственным интеллектом
• Бизнес-аналитика
• Предиктивная аналитика
• Финансовое прогнозирование
• Выявление мошенничества
• Противодействие отмыванию денег (ПОД)
• Клиентская аналитика
• Управление кредитным риском
• Аналитика кибербезопасности
• Соблюдение регуляторных требований
• Интеллектуальная автоматизация
• Финансовые инновации
• Операционное совершенство
• Устойчивость организации
• Принятие решений на основе данных

Участники возвращаются с практическими инструментами для улучшения:

• Принятие стратегических решений
• Качество данных и управление данными
• Операционная эффективность
• Клиентский опыт
• Управление рисками
• Предотвращение мошенничества
• Мониторинг соблюдения требований
• Внедрение ИИ
• Финансовые результаты
• Инновационный потенциал
• Отчетность для руководства
• Долгосрочная конкурентоспособность организации

Финансовые учреждения с развитыми компетенциями в области искусственного интеллекта и аналитики лучше подготовлены к тому, чтобы укреплять управление, повышать соблюдение нормативных требований, ускорять цифровую трансформацию, укреплять доверие клиентов, повышать операционную эффективность и сохранять конкурентоспособность во все более ориентированной на данные финансовой экосистеме.

Региональная актуальность и применение

Африка

Содействие финансовой доступности, цифровому банкингу, предотвращению мошенничества, мобильным финансовым услугам, модернизации регулирования, клиентской аналитике и финансовым инновациям на основе ИИ.

Азия

Развитие цифровой трансформации банковской деятельности, внедрения искусственного интеллекта, финтех-инноваций, предиктивной аналитики, кибербезопасности и финансовых услуг на основе данных на быстро меняющихся финансовых рынках.

Ближний Восток

Поддержка исламских и традиционных финансовых организаций в сфере искусственного интеллекта, цифровой трансформации, финансовых инноваций, соблюдения нормативных требований, клиентской аналитики и интеллектуальной автоматизации.

Европа

Развитие продвинутой аналитики, управления ИИ, ответственного искусственного интеллекта, соблюдения нормативных требований, кибербезопасности и инноваций в финансовом секторе при поддержке цифровых финансов и устойчивого роста.

Тихоокеанский регион

Укрепление модернизации финансового сектора, цифровых финансовых услуг, операционной эффективности, аналитики рисков, клиентского опыта и институциональной устойчивости с помощью искусственного интеллекта и принятия решений на основе данных.

Во всех этих регионах финансовым организациям все больше нужны специалисты, способные использовать искусственный интеллект, анализ больших данных и машинное обучение для укрепления управления, повышения финансовых результатов, управления рисками, улучшения клиентского опыта, ускорения цифровой трансформации и создания устойчивых, готовых к будущему организаций.

Ожидаемые результаты

По завершении программы участники смогут:

• Применять искусственный интеллект в финансовых организациях.
• Разрабатывать эффективные стратегии анализа больших данных.
• Внедрять решения на основе машинного обучения.
• Повысить качество решений, основанных на данных.
• Эффективнее выявлять мошенничество и предотвращать финансовые преступления.
• Совершенствовать мониторинг в сфере противодействия отмыванию денег (ПОД).
• Развивать клиентскую аналитику и персонализацию.
• Укрепить управление данными в масштабах организации.
• Применять принципы ответственного искусственного интеллекта.
• Совершенствовать финансовое прогнозирование и предиктивную аналитику.
• Поддерживать инициативы цифровой трансформации.
• Разработать практические дорожные карты внедрения искусственного интеллекта в организации.

Участники получат практические инструменты, международно признанную передовую практику, стратегии внедрения и экспертные знания уровня руководителя, которые помогут успешно внедрять искусственный интеллект, повышать операционную эффективность, совершенствовать управление, поддерживать инновации и создавать долгосрочную ценность для финансовых организаций.

Профиль принимающей страны – Япония

Япония предлагает прекрасные условия для обучения руководителей в области искусственного интеллекта, анализа больших данных и машинного обучения для финансовых организаций. Будучи одной из ведущих цифровых экономик мира, Япония стала мировым лидером в сфере финансовых технологий, исследований искусственного интеллекта, анализа данных, робототехники, кибербезопасности и цифровых инноваций. В Токио находятся крупные международные банки, брокерские компании, страховые компании, финтех-новаторы, технологические компании и Агентство по финансовым услугам Японии (FSA), что формирует динамичную экосистему, поддерживающую ответственное внедрение ИИ и цифровую трансформацию финансового сектора.

Япония продолжает активно инвестировать в искусственный интеллект, цифровой банкинг, облачные вычисления, управление данными и финансовые инновации, одновременно совершенствуя нормативную базу, которая стимулирует технологическое развитие и ответственное внедрение ИИ. Финансовые организации страны все шире применяют машинное обучение, предиктивную аналитику, интеллектуальную автоматизацию, клиентскую аналитику и управление рисками на основе ИИ, чтобы повышать операционную эффективность, улучшать клиентский опыт, укреплять комплаенс и поддерживать устойчивый рост.

Участники познакомятся с одной из самых передовых финансовых экосистем мира и изучат международную передовую практику в области искусственного интеллекта, цифровых финансов, финансовых инноваций и принятия решений на основе данных, которую можно адаптировать для укрепления своих организаций.

Результаты обучения по ИИ, анализу больших данных и машинному обучению для финансовых организаций

Участников ждет комплексный опыт обучения для руководителей, который поддерживает их развитие до, во время и после программы.

До программы

• Предварительная оценка участников перед обучением
• Оценка готовности к искусственному интеллекту и цифровизации
• Оценка потенциала в области анализа данных
• Учебные материалы до начала программы
• Справочник участника и повестка программы
• Бесплатная визовая поддержка и консультации
• Координация до прибытия и рекомендации по поездке

Во время программы

• Встреча в аэропорту и помощь по прибытии
• Проживание с ежедневным завтраком
• Приветственный ужин для нетворкинга
• Фирменный набор участника Risalat (сумка, бутылка для воды, кофейная кружка, футболка, кепка, обложка для паспорта, ручки, блокнот, магнит и брелок)
• Подробное учебное руководство
• Инструментарий по внедрению искусственного интеллекта
• Подходы к анализу больших данных
• Справочное руководство по машинному обучению
• Шаблоны для предиктивной аналитики
• Инструментарий по управлению искусственным интеллектом
• Система управления данными
• Ресурсы по дашбордам бизнес-аналитики
• Инструментарий по выявлению мошенничества и аналитике рисков
• Справочные материалы по аналитике в сфере ПОД
• Ресурсы по инновациям в цифровом банкинге
• Практические кейсы и международная передовая практика
• Демонстрации возможностей искусственного интеллекта
• Интерактивные практикумы и деловые симуляции для руководителей
• Групповые обсуждения и взаимное обучение руководителей
• Цифровые учебные материалы на мини-планшете (устройство остается у участников)
• Ежедневный обед и кофе-брейки
• Полный доступ к инфраструктуре места проведения
• Доступ к международным справочным материалам и цифровым инструментам
• Технический или ознакомительный визит (при необходимости)
• Развлекательная экскурсия по городу
• Сертификат о прохождении
• Награда Risalat за участие в программе

После программы

• Справочные материалы после обучения
• Инструментарий по внедрению искусственного интеллекта
• Шаблоны дорожной карты цифровой трансформации
• Системы управления искусственным интеллектом
• Практические рекомендации для организаций
• Три (3) месяца технической поддержки и консультаций после обучения
• Отчет по программе
• Доступ к обновленным учебным ресурсам (при наличии)

Типичные проблемы в области ИИ, анализа больших данных и машинного обучения для финансовых организаций

И чем поможет это обучение

Финансовые организации все больше инвестируют в искусственный интеллект, анализ больших данных и машинное обучение, чтобы повышать операционную эффективность, укреплять управление, контролировать риски и улучшать клиентский опыт. Однако многие организации по-прежнему сталкиваются с серьезными трудностями внедрения, управления и организационного характера. Программа рассматривает наиболее типичные проблемы, возникающие в ходе трансформации на основе ИИ.

Как финансовым организациям успешно внедрить искусственный интеллект?

Участники освоят практические подходы к разработке стратегий искусственного интеллекта, выбору сценариев применения с наибольшим эффектом, приоритизации инвестиций и внедрению решений на основе ИИ, которые соответствуют бизнес-целям и приносят организации измеримую ценность.

Как организациям эффективнее выявлять мошенничество и предотвращать финансовые преступления?

Программа показывает, как искусственный интеллект, машинное обучение и предиктивная аналитика помогают выявлять подозрительные операции, совершенствовать мониторинг в сфере противодействия отмыванию денег (ПОД), обнаруживать аномалии и эффективнее предотвращать финансовые преступления при соблюдении нормативных требований.

Как финансовым организациям улучшить клиентский опыт с помощью искусственного интеллекта?

Участники изучают клиентскую аналитику, предиктивное моделирование, интеллектуальную персонализацию, цифровое взаимодействие с клиентами и сервисы на основе ИИ, которые повышают удовлетворенность, удержание и долгосрочную лояльность клиентов.

Как организациям выстроить эффективное управление искусственным интеллектом?

В программе рассматриваются практические подходы к управлению искусственным интеллектом, ответственному и этичному ИИ, объяснимому искусственному интеллекту (XAI), управлению моделями и подотчетности организации, которые обеспечивают устойчивое и заслуживающее доверия внедрение ИИ.

Как финансовым учреждениям эффективнее использовать большие данные?

Участники узнают, как совершенствовать корпоративное управление данными, повышать их качество, интегрировать несколько источников данных, внедрять аналитические платформы и превращать большие объемы финансовых данных в ценную бизнес-аналитику.

Как организациям управлять рисками искусственного интеллекта, соблюдая нормативные требования?

Обучение дает практические рекомендации по управлению рисками ИИ, кибербезопасности, валидации моделей, защите персональных данных, требованиям регуляторов и механизмам управления, которые снижают риски внедрения и повышают устойчивость организации.

Как финансовым организациям ускорить цифровую трансформацию?

Участники изучают практические стратегии интеграции искусственного интеллекта, машинного обучения, интеллектуальной автоматизации и цифровых инноваций в банковскую деятельность, управление инвестициями, страхование и финансовые услуги для повышения эффективности и конкурентоспособности.

Как финансовым организациям подготовиться к будущему финансовых услуг на основе ИИ?

В программе рассматриваются новые технологии, в том числе генеративный искусственный интеллект, большие языковые модели (LLM), интеллектуальная автоматизация, предиктивная аналитика, цифровые экосистемы и будущие финансовые инновации, которые помогают организациям становиться устойчивыми, инновационными и готовыми к будущему.

Все программы в ТокиоДругие программы по науке о данных и моделированию в Excel

Другие учебные курсы в Японии · Все программы в Азии · Полный календарь обучения