Uporabna UI v financah
1.1. Fundamentalna analiza
1.1.1. Regresija in analiza lastniškega kapitala, linearna regresija
1.1.2. UI finančna analitika
1.2. Regresija v financah
1.2.1. Strojno in globoko učenje kot medliranje v financah
1.2.2. Logistična regresija in modeliranje bančnih zlomov
2.1. Upravljanje s tveganji
2.1.1. Vrste tveganj v bančništvu in zavarovalništvu
2.1.2. Strojno in globoko učenje pri ocenjevanju tveganj
2.1.3. Orodja za upravljanje tveganj
2.1.4. Orodja za analitiko in velike količine podatkov pri upravljanju tveganj
2.2. Odkrivanje goljufij
2.2.1. Goljufije in prednosti uporabe umetne inteligence za odkrivanje goljufij v bančništvu
2.2.2. Nadzor nad ravnanjem in zlorabo trga pri trgovanju
2.3. Modeliranje
2.3.1. Modeliranje kreditnega tveganja in prihodkov
2.4. Etika
2.4.1. Etika in upoštevanje splošne uredbe o varstvu podatkov (GDPR)
3.1. Obnašanje strank
3.1.1. Analiza vedenja strank z umetno inteligenco in napovedna analitika
3.1.2. Vpliv umetne inteligence na nakupno vedenje potrošnikov
3.2. Interakcija
3.2.1. Umetna inteligenca v interakciji s strankami
3.2.2. Virtualni pomočniki z umetno inteligenco v bančništvu
4.1. Analiza, spremljanje in odločanje
4.1.1. Odločanje o kreditih, odločanje o zavarovanju
4.1.2. Spremljanje in izterjava
4.1.3. Poglabljanje odnosov
5.1. Analiza in napovedi
5.1.1. Strojno učenje in pristopi za napovedovanje z globokim učenjem*
5.1.2. Analiza finančnih časovnih vrst v realnem času
5.2. Pridobivanje skritih informacij
5.2.1. Ekstrakcija značilnosti v potencialnih tržnih priložnostih
6.1. Avtomatizacija delovanja
6.1.1. Avtomatizacija trgovinskega financiranja
6.1.2. Avtomatizacija bančne regulacije in skladnosti
6.1.3. Avtomatizacija na področju preprečevanja pranja denarja in preverjanja sankcij
6.2. Avtomatizacija delovnih tokov
6.2.1. Avtomatizacija operacij upravljanja z gotovino
6.2.2. Avtomatizacija pretoka dokumentov in notranjih procesov
