Fine-Tuning AI for Financial Services: Risk Prediction and Fraud Detection Training Course
Fine-tuning is the process of adapting pre-trained AI models to specific domains and datasets.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at advanced-level data scientists and AI engineers in the financial sector who wish to fine-tune models for applications such as credit scoring, fraud detection, and risk modeling using domain-specific financial data.
By the end of this training, participants will be able to:
- Fine-tune AI models on financial datasets for improved fraud and risk prediction.
- Apply techniques such as transfer learning, LoRA, and regularization to enhance model efficiency.
- Integrate financial compliance considerations into the AI modeling workflow.
- Deploy fine-tuned models for production use in financial services platforms.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
Course Outline
Introduction to AI in Financial Services
- Use cases: fraud detection, credit scoring, compliance monitoring
- Regulatory considerations and risk frameworks
- Overview of fine-tuning in high-risk environments
Preparing Financial Data for Fine-Tuning
- Sources: transaction logs, customer demographics, behavioral data
- Data privacy, anonymization, and secure processing
- Feature engineering for tabular and time-series data
Model Fine-Tuning Techniques
- Transfer learning and model adaptation to financial data
- Domain-specific loss functions and metrics
- Using LoRA and adapter tuning for efficient updates
Risk Prediction Modeling
- Predictive modeling for loan default and credit scoring
- Balancing interpretability vs. performance
- Handling imbalanced datasets in risk scenarios
Fraud Detection Applications
- Building anomaly detection pipelines with fine-tuned models
- Real-time vs. batch fraud prediction strategies
- Hybrid models: rule-based + AI-driven detection
Evaluation and Explainability
- Model evaluation: precision, recall, F1, AUC-ROC
- SHAP, LIME, and other explainability tools
- Auditing and compliance reporting with fine-tuned models
Deployment and Monitoring in Production
- Integrating fine-tuned models into financial platforms
- CI/CD pipelines for AI in banking systems
- Monitoring drift, retraining, and lifecycle management
Summary and Next Steps
Requirements
- An understanding of supervised learning techniques
- Experience with Python-based machine learning frameworks
- Familiarity with financial datasets such as transaction logs, credit scores, or KYC data
Audience
- Data scientists in financial services
- AI engineers working with fintech or banking institutions
- Machine learning professionals building risk or fraud models
14 Hours
Open Training Courses require 5+ participants.
Fine-Tuning AI for Financial Services: Risk Prediction and Fraud Detection Training Course - Booking
Fine-Tuning AI for Financial Services: Risk Prediction and Fraud Detection Training Course - Enquiry
Fine-Tuning AI for Financial Services: Risk Prediction and Fraud Detection - Consultancy Enquiry
Consultancy Enquiry
Upcoming Courses (Minimal 5 peserta)
Related Courses
Advanced Techniques in Transfer Learning
14 HoursPelatihan langsung yang dipandu instruktur di Indonesia (online atau di tempat) ini ditujukan untuk profesional pembelajaran mesin tingkat lanjut yang ingin menguasai teknik pembelajaran transfer mutakhir dan menerapkannya pada masalah dunia nyata yang kompleks.
Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:
- Memahami konsep dan metodologi lanjutan dalam pembelajaran transfer.
- Menerapkan teknik adaptasi spesifik domain untuk model yang telah dilatih sebelumnya.
- Terapkan pembelajaran berkelanjutan untuk mengelola tugas dan kumpulan data yang terus berkembang.
- Kuasai penyempurnaan multitugas untuk meningkatkan kinerja model di seluruh tugas.
Read more...
Continual Learning and Model Update Strategies for Fine-Tuned Models
14 HoursPelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (daring atau tatap muka) ini ditujukan untuk insinyur pemeliharaan AI tingkat lanjut dan profesional MLOps yang ingin mengimplementasikan pipa kerja pembelajaran berkelanjutan yang kuat dan strategi pembaruan efektif untuk model yang telah diterapkan dan disesuaikan.
Selesai pelatihan ini, peserta akan dapat:
- Mendesain dan mengimplementasikan alur kerja pembelajaran berkelanjutan untuk model yang sudah diterapkan.
- Mengurangi lupa keterlaluan melalui pelatihan yang tepat dan manajemen memori.
- Memotomatisasi pemantauan dan pemicu pembaruan berdasarkan pergeseran model atau perubahan data.
- Mengintegrasikan strategi pembaruan model ke dalam pipa CI/CD yang ada dan MLOps.
Read more...
Deploying Fine-Tuned Models in Production
21 HoursPelatihan langsung yang dipandu instruktur di Indonesia (online atau di tempat) ini ditujukan untuk profesional tingkat lanjut yang ingin menerapkan model yang disetel dengan baik secara andal dan efisien.
Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:
- Memahami tantangan dalam menerapkan model yang disesuaikan ke dalam produksi.
- Kontainerisasi dan terapkan model menggunakan alat seperti Docker dan Kubernetes.
- Terapkan pemantauan dan pencatatan untuk model yang diterapkan.
- Optimalkan model untuk latensi dan skalabilitas dalam skenario dunia nyata.
Read more...
Domain-Specific Fine-Tuning for Finance
21 HoursPelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (online atau di tempat) ini ditujukan untuk profesional tingkat menengah yang ingin memperoleh keterampilan praktis dalam menyesuaikan model AI untuk tugas keuangan penting.
Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:
- Memahami dasar-dasar penyempurnaan untuk aplikasi keuangan.
- Memanfaatkan model yang telah dilatih sebelumnya untuk tugas-tugas spesifik domain dalam keuangan.
- Terapkan teknik untuk deteksi penipuan, penilaian risiko, dan pembuatan saran keuangan.
- Pastikan kepatuhan terhadap peraturan keuangan seperti GDPR dan SOX.
- Terapkan keamanan data dan praktik AI yang etis dalam aplikasi keuangan.
Read more...
Fine-Tuning Models and Large Language Models (LLMs)
14 HoursPelatihan langsung yang dipandu instruktur di Indonesia (online atau di tempat) ini ditujukan untuk profesional tingkat menengah hingga tingkat lanjut yang ingin menyesuaikan model terlatih untuk tugas dan kumpulan data tertentu.
Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:
- Memahami prinsip fine-tuning dan penerapannya.
- Siapkan kumpulan data untuk menyempurnakan model yang telah dilatih sebelumnya.
- Menyempurnakan model bahasa besar (LLM) untuk tugas NLP.
- Mengoptimalkan kinerja model dan mengatasi tantangan umum.
Read more...
Efficient Fine-Tuning with Low-Rank Adaptation (LoRA)
14 HoursPelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (online atau di tempat) ini ditujukan untuk pengembang tingkat menengah dan praktisi AI yang ingin menerapkan strategi penyempurnaan untuk model besar tanpa memerlukan sumber daya komputasi yang besar.
Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:
- Memahami prinsip Adaptasi Tingkat Rendah (LoRA).
- Terapkan LoRA untuk penyempurnaan model besar yang efisien.
- Mengoptimalkan penyempurnaan untuk lingkungan dengan keterbatasan sumber daya.
- Mengevaluasi dan menerapkan model yang disesuaikan LoRA untuk aplikasi praktis.
Read more...
Fine-Tuning Multimodal Models
28 HoursPelatihan langsung yang dipandu instruktur di Indonesia (online atau di tempat) ini ditujukan untuk profesional tingkat lanjut yang ingin menguasai penyempurnaan model multimoda untuk solusi AI yang inovatif.
Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:
- Memahami arsitektur model multimoda seperti CLIP dan Flamingo.
- Menyiapkan dan memproses terlebih dahulu kumpulan data multimoda secara efektif.
- Menyempurnakan model multimoda untuk tugas tertentu.
- Mengoptimalkan model untuk aplikasi dan kinerja dunia nyata.
Read more...
Fine-Tuning for Natural Language Processing (NLP)
21 HoursPelatihan langsung yang dipandu instruktur dalam Indonesia (online atau di tempat) ini ditujukan untuk profesional tingkat menengah yang ingin meningkatkan proyek NLP mereka melalui penyempurnaan model bahasa yang telah dilatih sebelumnya secara efektif.
Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:
- Memahami dasar-dasar penyempurnaan untuk tugas-tugas NLP.
- Menyempurnakan model yang telah dilatih sebelumnya seperti GPT, BERT, dan T5 untuk aplikasi NLP tertentu.
- Optimalkan hiperparameter untuk meningkatkan kinerja model.
- Mengevaluasi dan menerapkan model yang disempurnakan pada skenario dunia nyata.
Read more...
Fine-Tuning AI for Healthcare: Medical Diagnosis and Predictive Analytics
14 HoursThis instructor-led, live training in Indonesia (online or onsite) is aimed at intermediate-level to advanced-level medical AI developers and data scientists who wish to fine-tune models for clinical diagnosis, disease prediction, and patient outcome forecasting using structured and unstructured medical data.
By the end of this training, participants will be able to:
- Fine-tune AI models on healthcare datasets including EMRs, imaging, and time-series data.
- Apply transfer learning, domain adaptation, and model compression in medical contexts.
- Address privacy, bias, and regulatory compliance in model development.
- Deploy and monitor fine-tuned models in real-world healthcare environments.
Read more...
Fine-Tuning DeepSeek LLM for Custom AI Models
21 HoursPelatihan langsung yang dipandu instruktur di Indonesia (online atau di tempat) ini ditujukan untuk peneliti AI tingkat lanjut, insinyur pembelajaran mesin, dan pengembang yang ingin menyempurnakan model DeepSeek LLM untuk membuat aplikasi AI khusus yang disesuaikan dengan industri, domain, atau kebutuhan bisnis tertentu.
Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:
- Memahami arsitektur dan kemampuan model DeepSeek, termasuk DeepSeek-R1 dan DeepSeek-V3.
- Menyiapkan himpunan data dan melakukan praproses data untuk penyempurnaan.
- Sempurnakan DeepSeek LLM untuk aplikasi spesifik domain.
- Optimalkan dan terapkan model yang disesuaikan secara efisien.
Read more...
Fine-Tuning Defense AI for Autonomous Systems and Surveillance
14 HoursThis instructor-led, live training in Indonesia (online or onsite) is aimed at advanced-level defense AI engineers and military technology developers who wish to fine-tune deep learning models for use in autonomous vehicles, drones, and surveillance systems while meeting stringent security and reliability standards.
By the end of this training, participants will be able to:
- Fine-tune computer vision and sensor fusion models for surveillance and targeting tasks.
- Adapt autonomous AI systems to changing environments and mission profiles.
- Implement robust validation and fail-safe mechanisms in model pipelines.
- Ensure alignment with defense-specific compliance, safety, and security standards.
Read more...
Fine-Tuning Legal AI Models: Contract Review and Legal Research
14 HoursThis instructor-led, live training in Indonesia (online or onsite) is aimed at intermediate-level legal tech engineers and AI developers who wish to fine-tune language models for tasks like contract analysis, clause extraction, and automated legal research in legal service environments.
By the end of this training, participants will be able to:
- Prepare and clean legal documents for fine-tuning NLP models.
- Apply fine-tuning strategies to improve model accuracy on legal tasks.
- Deploy models to assist with contract review, classification, and research.
- Ensure compliance, auditability, and traceability of AI outputs in legal contexts.
Read more...
Fine-Tuning Large Language Models Using QLoRA
14 HoursPelatihan berorientasi instruktur ini di Indonesia (daring atau tatap muka) ditujukan untuk insinyur pembelajaran mesin tingkat menengah hingga lanjutan, pengembang AI, dan ilmuwan data yang ingin belajar cara menggunakan QLoRA untuk mengoptimalkan model besar secara efisien untuk tugas spesifik dan kustomisasi.
Selesai pelatihan ini, peserta akan dapat:
- Mengerti teori di balik QLoRA dan teknik kuantifikasi untuk LLM (Large Language Models).
- Melaksanakan QLoRA dalam pengoptimalan model bahasa besar untuk aplikasi spesifik domain.
- Memaksimalkan performa pengoptimalan pada sumber daya komputasional terbatas menggunakan kuantifikasi.
- Mengimplementasikan dan mengevaluasi model yang dioptimalkan dalam aplikasi dunia nyata secara efisien.
Read more...
Fine-Tuning Lightweight Models for Edge AI Deployment
14 HoursPelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (daring atau tatap muka) ini ditujukan untuk pengembang AI embedded tingkat menengah dan spesialis komputasi edge yang ingin memperbaiki dan mengoptimalkan model AI ringan untuk dideploy pada perangkat dengan sumber daya terbatas.
Selesai pelatihan ini, peserta akan dapat:
- Memilih dan menyesuaikan model pre-trained yang cocok untuk deploy edge.
- Menerapkan kuantisasi, pemangkasan, dan teknik kompresi lainnya untuk mengurangi ukuran model dan latensi.
- Mempolakan model menggunakan transfer learning untuk performa spesifik tugas.
- Deploy model yang dioptimalkan pada platform perangkat edge nyata.
Read more...
Fine-Tuning Open-Source LLMs (LLaMA, Mistral, Qwen, etc.)
14 HoursPelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (daring atau tatap muka) ini ditujukan untuk praktisi ML tingkat menengah dan pengembang AI yang ingin memperhalus dan mendeploy model open-weight seperti LLaMA, Mistral, dan Qwen untuk aplikasi bisnis atau internal tertentu.
Selesai pelatihan ini, peserta akan dapat:
- Mengerti ekosistem dan perbedaan antara LLM sumber terbuka.
- Mempersiapkan dataset dan konfigurasi pemulusan untuk model seperti LLaMA, Mistral, dan Qwen.
- Mengeksekusi pipa pemulusan menggunakan Hugging Face Transformers dan PEFT.
- Menilai, menyimpan, dan mendeploy model yang telah dipermulus dalam lingkungan yang aman.
Read more...
