Hubungi Kami

Kerangka Materi

Pengantar AI Tepi dalam Layanan Keuangan

  • Gambaran umum tentang AI Tepi beserta penerapannya di bidang keuangan
  • Keuntungan dan tantangan penggunaan AI Tepi dalam perbankan
  • Studi kasus terkait penerapan AI Tepi yang sukses di dunia keuangan

Pengaturan Lingkungan AI Tepi

  • Instalasi serta konfigurasi alat-alat pendukung AI Tepi
  • Integrasi sumber daya data keuangan dan sistem pengumpulan informasinya
  • Pengenalan framework serta perpustakaan penting untuk AI Tepi
  • Latihan praktik terkait pengaturan lingkungan AI Tepi

Deteksi Penipuan Menggunakan AI Tepi

  • Pengenalan dasar-dasar deteksi penipuan
  • Pembuatan model kecerdasan buatan untuk mendeteksi aktivitas penipuan secara real-time
  • Implementasi sistem pendeteksian anomali berbasis AI Tepi
  • Latihan praktik untuk pengembangan aplikasi deteksi penipuan

Meningkatkan Layanan Pelanggan melalui AI Tepi

  • Gambaran mengenai layanan pelanggan di sektor keuangan
  • Teknik-teknik kecerdasan buatan untuk interaksi personalisasi dengan nasabah
  • Implementasi chatbot serta asisten virtual yang menggunakan teknologi AI Tepi
  • Latihan praktik terkait penerapan solusi layanan pelanggan berbasis AI Tepi

Pengelolaan Risiko dengan AI Tepi

  • Pengantar konsep pengelolaan risiko
  • Pemanfaatan kecerdasan buatan untuk evaluasi serta mitigasi risiko secara real-time
  • Pembuatan sistem pendukung pengambilan keputusan berbasis AI Tepi
  • Latihan praktik terkait pengelolaan risiko menggunakan AI Tepi

Penyebaran dan Pengelolaan Solusi AI Tepi

  • Proses penyebaran model kecerdasan buatan di perangkat-perangkat tepi dalam sektor keuangan
  • Cara memantau serta merawat sistem AI Tepi yang telah terpasang
  • Strategi penyelesaian masalah dan optimisasi model setelah diimplementasikan
  • Latihan praktik terkait proses penyebaran serta pengelolaan solusi AI Tepi

Alat dan Framework Pendukung AI Tepi untuk Keuangan

  • Tinjauan mengenai alat serta framework yang tersedia (contohnya TensorFlow Lite, OpenVINO)
  • Penggunaan TensorFlow Lite dalam mengembangkan aplikasi kecerdasan buatan untuk layanan keuangan
  • Latihan praktik memanfaatkan alat optimisasi tersebut

Penerapan Dunia Nyata dan Studi Kasus AI Tepi

  • Ulasan mengenai proyek-proyek AI Tepi yang berhasil di bidang keuangan
  • Diskusi mengenai contoh penggunaan AI Tepi sesuai dengan karakteristik industri keuangan
  • Proyek praktis bertujuan membangun dan mengoptimalkan aplikasi kecerdasan buatan yang nyata di sektor keuangan

Penutup dan Langkah Selanjutnya

Persyaratan

  • Pemahaman mengenai konsep kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin
  • Pengalaman bekerja di bidang layanan keuangan maupun aplikasi fintech
  • Keterampilan dasar pemrograman (disarankan menggunakan Python)

Target Peserta

  • Para profesional keuangan
  • Pengembang fintech
  • Spesialis kecerdasan buatan
 14 Jam

Jumlah Peserta


Harga per Peserta

Testimoni (1)

Kursus Mendatang

Kategori Terkait