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IA Generativa para Banca Privada em Serviços Financeiros

  • até 6 semanas
  • Intermédio

Este curso é projetado para ajudar profissionais de banca privada a entender como aproveitar a IA Generativa para aumentar suas operações e oferecer experiências bancárias hiperpersonalizadas. Os participantes obterão conhecimento aprofundado sobre IA generativa, entenderão suas aplicações e mecanismos subjacentes, e aprenderão sobre tendências globais e como integrar IA em suas organizações.

  • Fundamentos da IA Generativa
  • Personalização do Cliente
  • Gestão de Portfólio
  • Detecção de Fraudes
  • Gestão de Riscos

Visão Geral

O curso cobre os fundamentos da IA generativa, o panorama da IA generativa na banca privada, aplicações atuais e futuras, gestão de riscos e regulamentação. Os participantes aprenderão a aplicar técnicas de IA generativa para desenvolver experiências bancárias altamente personalizadas, otimizar a gestão de portfólios, fortalecer a detecção de fraudes e melhorar os serviços de consultoria ao cliente. O curso inclui projetos práticos, estudos de caso e entrevistas com especialistas da indústria para fornecer insights práticos e aplicações do mundo real.

  • Web Streamline Icon: https://streamlinehq.com
    Online
    localização do curso
  • Layers 1 Streamline Icon: https://streamlinehq.com
    Inglês
    idioma do curso
  • Certificação Profissional
    após a conclusão do curso
  • Ao seu próprio ritmo
    formato do curso
  • Aulas Ao vivo
    entregue online

Para quem é este curso?

Gerentes de Relacionamento

Profissionais responsáveis por gerenciar relacionamentos com clientes e fornecer serviços bancários personalizados.

Consultores de Investimento

Especialistas que oferecem conselhos e estratégias de investimento aos clientes, visando otimizar seus portfólios.

Gestores de Patrimônio

Especialistas em gerenciar os ativos financeiros de indivíduos de alto patrimônio, focando no crescimento de longo prazo do patrimônio.

Este curso equipa profissionais de finanças com o conhecimento e as habilidades para aproveitar a IA generativa na banca privada. Os principais benefícios incluem dominar os fundamentos da IA, melhorar a personalização do cliente, otimizar a gestão de portfólios e fortalecer a detecção de fraudes. Ideal para profissionais de banca privada, este curso ajudará você a se manter competitivo e avançar em sua carreira.

Pré-Requisitos

1 / 3

  • Compreensão básica das operações de banca privada

  • Familiaridade com a indústria de serviços financeiros

  • Interesse em IA e suas aplicações em finanças

O que vai aprender?

Semana 1: Fundamentos da IA Generativa
Esta semana explora a definição, os mecanismos internos e a evolução da IA Generativa.
Dia 1: Definição de IA Generativa
Entendendo o que é IA Generativa e seus princípios básicos.
Dia 2: Diferenças entre Aprendizado de Máquina Tradicional e IA Generativa
Comparando técnicas tradicionais de aprendizado de máquina com IA generativa.
Dia 3: Transformadores: uma revolução
Explorando o papel dos transformadores na IA generativa.
Dia 4: Escalando transformadores
Entendendo como os transformadores podem ser escalados para melhor desempenho.
Dia 5: LLMs como uma nova interface humano/máquina
Aprendendo sobre Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs) e suas aplicações.
Semana 2: O Panorama da IA Generativa
Esta semana discute o panorama da IA Generativa e os principais atores, como provedores de infraestrutura, provedores de modelos e provedores de aplicações.
Dia 6: Provedores de modelos
Identificando os principais provedores de modelos no espaço da IA generativa.
Dia 7: Provedores de infraestrutura
Entendendo o papel dos provedores de infraestrutura na IA generativa.
Dia 8: Provedores de aplicações
Explorando vários provedores de aplicações e suas ofertas.
Dia 9: Projeto prático: Começando com ChatGPT e Personas de Clientes
Projeto prático para começar com ChatGPT e criar personas de clientes.
Dia 10: Projeto prático: Analisando e extraindo informações de relatórios PDF com IA
Usando IA para analisar e extrair informações de relatórios PDF.
Semana 3: Panorama atual da IA Generativa na Banca Privada
Esta semana mergulha no domínio da Banca Privada e compara abordagens tradicionais com métodos impulsionados por IA.
Dia 11: Introdução e histórico da Banca Privada
Visão geral do setor de banca privada e suas principais características.
Dia 12: Desafios na Banca Privada
Identificando os principais desafios enfrentados pela banca privada.
Dia 13: Abordagens tradicionais vs abordagens impulsionadas por IA na Banca Privada
Comparando métodos tradicionais com abordagens impulsionadas por IA na banca privada.
Dia 14: Panorama atual da IA Generativa na Banca Privada
Explorando o uso atual da IA generativa na banca privada.
Dia 15: Entrevista com especialista: TBC
Entrevista com um especialista da indústria sobre IA generativa na banca privada.
Semana 4: Aplicações e casos de uso da IA Generativa na Banca Privada
Esta semana discute as aplicações da IA Generativa e as iniciativas e casos de uso atuais na Banca Privada.
Dia 16: Aplicações da IA Generativa na Banca Privada (1/2)
Explorando várias aplicações da IA generativa na banca privada.
Dia 17: Aplicações da IA Generativa na Banca Privada (2/2)
Continuando a exploração das aplicações da IA generativa na banca privada.
Dia 18: Estudos de caso (1/2)
Revisando estudos de caso da IA generativa na banca privada.
Dia 19: Estudos de caso (2/2)
Continuando a revisão de estudos de caso na IA generativa.
Dia 20: Entrevista com especialista (TBC)
Entrevista com um especialista da indústria sobre aplicações da IA generativa.
Semana 5: Da Teoria à Prática: Abordagem Prática
Esta semana foca nas aplicações práticas das ferramentas de IA generativa na Banca Privada.
Dia 21: Navegar nas principais ferramentas de IA Generativa
Aprendendo a navegar e usar as principais ferramentas de IA generativa.
Dia 22: Entendendo a Engenharia de Prompt
Entendendo o conceito e as técnicas de engenharia de prompt.
Dia 23: Caso de uso
Explorando um caso de uso prático da IA generativa.
Dia 24: Caso de uso
Continuando a exploração de casos de uso práticos.
Dia 25: Caso de uso
Exploração adicional de casos de uso práticos.
Dia 26: Caso de uso
Exploração final de casos de uso práticos.
Semana 6: Oportunidade e risco na Banca Privada
Esta semana examina as vantagens e os fatores de sucesso chave da implementação de IA na Banca Privada e ensina sobre privacidade e uso de dados na IA Generativa na Banca Privada.
Dia 27: Vantagens / Fatores de Sucesso Chave da implementação de IA na Banca Privada
Identificando as vantagens e os fatores de sucesso chave da implementação de IA.
Dia 28: Impacto e avaliação
Avaliando o impacto da IA na banca privada.
Dia 29: Dados, Risco, Privacidade e Considerações Éticas
Entendendo dados, risco, privacidade e considerações éticas na IA.
Dia 30: Mudanças nas habilidades
Explorando as mudanças nas habilidades necessárias para a implementação de IA.

O que dizem os alunos sobre este curso

  • O conteúdo foi realmente relevante. Gostei muito que deu muitos exemplos de como a IA pode ser aplicada na indústria, as empresas que estão tendo sucesso na implementação de IA e uma visão geral do que realmente é a IA.

    Magdalene Loh

  • As entrevistas abordadas no curso introduziram insights que são muito importantes de profissionais com mais de 20 anos de experiência.

    Priscilla Cournede

  • Desde que terminei o curso, sugeri à minha equipe integrar diferentes tecnologias e IA nas diferentes partes da organização.

    Goh Theng Kiat

Conheça seus instrutores

  • Huy Nguyen Trieu

    Huy Nguyen Trieu é cofundador da CFTE e CEO do The Disruptive Group, uma empresa de consultoria em inovação e finanças. Ele também é Venture Partner na Mundi Ventures, um fundo de VC em Fintech e Insurtech. Apaixonado por aprimorar habilidades, Huy cofundou a CFTE para ajudar as pessoas a melhorarem suas habilidades em um mundo impulsionado pela tecnologia. Anteriormente, ele foi Diretor Executivo no Citi e ocupou cargos no Royal Bank of Scotland e Société Générale. Huy também liderou a Ukibi, uma startup financiada por VC nos EUA.

  • Philip Watson

    Phil Watson é um especialista em Gestão de Patrimônio com mais de 24 anos de experiência na indústria financeira, especializado em Banca Privada, Desenvolvimento de Plataformas e Consultoria de Investimentos. Ele é reconhecido por sua liderança em inovação e crescimento, particularmente na aplicação de tecnologias emergentes como IA e análise de dados em ambientes organizacionais complexos. Phil tem sido fundamental na condução da transformação e gestão de mudanças, liderando equipes globais multijurisdicionais e promovendo parcerias estratégicas que integram soluções empresariais com inovações fintech.

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