ИНТехнО • Повышение квалификации
Искусственный интеллект в банковском деле, страховании и управлении рисками
Освойте современные инструменты искусственного интеллекта и научитесь применять их для решения практических задач банковской деятельности, страхования, финансового мониторинга, комплаенса и комплексного управления рисками.
Актуальность программы
Искусственный интеллект становится одним из ключевых инструментов цифровой трансформации финансового сектора. Банки, страховые компании и подразделения по управлению рисками используют ИИ для обработки документов, анализа клиентского поведения, оценки кредитоспособности, выявления мошенничества, мониторинга операций, прогнозирования убытков и автоматизации внутренних процессов.
Одновременно с расширением возможностей ИИ возрастают требования к качеству данных, информационной безопасности, защите персональных сведений, интерпретируемости моделей и обязательному контролю со стороны человека.
Программа помогает специалистам финансовой сферы применять современные ИИ-инструменты ответственно, безопасно и с учётом особенностей регулируемых отраслей.
Цель программы
Сформировать у слушателей профессиональные компетенции, необходимые для обоснованного, безопасного и эффективного применения технологий искусственного интеллекта в банковской деятельности, страховании, финансовом мониторинге, комплаенсе и управлении финансовыми и нефинансовыми рисками.
Задачи программы
- Изучить основные понятия, технологии и направления развития искусственного интеллекта.
- Освоить методы постановки задач и эффективного взаимодействия с генеративными ИИ-системами.
- Научиться применять ИИ для работы с текстами, документами, таблицами, изображениями и презентациями.
- Получить навыки автоматизации рабочих процессов и проектирования ИИ-ассистентов.
- Освоить практические сценарии применения ИИ в банковских продуктах и клиентских процессах.
- Научиться применять ИИ в кредитном анализе, страховании, финансовом мониторинге и комплаенсе.
- Разработать проект внедрения ИИ в конкретный банковский, страховой или риск-процесс.
Целевая аудитория
- Сотрудники банков и кредитных организаций, специалисты страховых компаний.
- Кредитные аналитики, риск-менеджеры, финансовые аналитики.
- Специалисты по финансовому мониторингу, комплаенсу, внутреннему контролю и аудиту.
- Андеррайтеры и специалисты по урегулированию убытков.
- Специалисты по работе с клиентами, сотрудники контактных центров и руководители подразделений.
- Специалисты по цифровой трансформации, автоматизации процессов, консультанты и эксперты финансовой сферы.
Кто может поступить
- Лица, имеющие среднее профессиональное или высшее образование.
- Лица, получающие среднее профессиональное или высшее образование.
- Специалисты, работающие или планирующие работать в банковской, страховой, финансовой или аналитической сфере.
- Слушатели, заинтересованные в применении искусственного интеллекта для решения профессиональных задач.
Для обучения не требуется углублённая подготовка в области программирования или разработки ИИ-моделей.
Итоговая аттестация
Итоговая аттестация проводится в форме защиты практического проекта по внедрению искусственного интеллекта в банковский, страховой или риск-процесс.
Слушатель разработает решение для конкретной профессиональной задачи, оценит риски, определит показатели эффективности и подготовит план пилотной эксплуатации ИИ-решения.
После обучения вы будете знать
- Основные этапы развития искусственного интеллекта и принципы работы современных ИИ-моделей.
- Возможности и ограничения генеративных, языковых и мультимодальных ИИ-систем.
- Правила составления эффективных запросов и принципы автоматизации рабочих процессов.
- Архитектуру ИИ-ассистентов и агентных систем.
- Основные риски использования ИИ и требования к работе с персональными и конфиденциальными данными.
- Особенности применения ИИ в банковском деле, страховании, комплаенсе и управлении рисками.
После обучения вы сможете
- Декомпозировать профессиональные задачи и составлять структурированные запросы к генеративному ИИ.
- Создавать, редактировать и структурировать документы, проводить первичный анализ табличных данных.
- Выявлять процессы, подходящие для автоматизации, и проектировать ИИ-ассистентов для финансовых организаций.
- Анализировать клиентский путь, готовить персонализированные банковские предложения и обрабатывать документы.
- Использовать ИИ при кредитном анализе, интерпретировать факторы скорингового риска и выявлять ранние признаки проблемной задолженности.
- Анализировать страховые заявления, выявлять признаки мошенничества и потенциально подозрительные операции.
- Формировать реестры рисков, проектировать панели мониторинга и системы раннего предупреждения.
Перспективы трудоустройства и карьерного роста
Полученные компетенции могут быть востребованы при работе в банках, страховых компаниях, финансовых организациях, подразделениях внутреннего контроля, комплаенса, аналитики, риск-менеджмента и цифровой трансформации.
- Специалист по применению ИИ в финансовой организации.
- Банковский или кредитный аналитик.
- Риск-менеджер, финансовый аналитик, аналитик данных.
- Специалист по финансовому мониторингу или комплаенсу.
- Специалист по внутреннему контролю и внутреннему аудиту.
- Страховой аналитик, андеррайтер, специалист по урегулированию убытков.
- Бизнес-аналитик или специалист по автоматизации бизнес-процессов.
- Руководитель проектов цифровой трансформации.
- Консультант по внедрению ИИ-решений.
- Экспертная или руководящая позиция в проектах цифровизации финансовой организации.
Содержание программы
Общая трудоёмкость программы — 102 часа: общая часть — 40 часов, специальная часть — 62 часа.
8 часов
- 1.1. Понятие искусственного интеллекта и основные этапы развития технологий — 2 часа.Сущность искусственного интеллекта и ключевые этапы развития ИИ-технологий.
- 1.2. Машинное обучение, генеративные, языковые и мультимодальные модели — 2 часа.Основные типы современных моделей и принципы их работы.
- 1.3. Возможности, ограничения и вероятностный характер результатов ИИ — 2 часа.Сильные стороны ИИ, его ограничения и причины возможной неточности результатов.
- 1.4. Экосистема ИИ-инструментов и критерии выбора решения под задачу — 2 часа.Выбор подходящего ИИ-инструмента с учётом содержания и условий профессиональной задачи.
8 часов
- 2.1. Декомпозиция профессиональной задачи и определение ожидаемого результата — 2 часа.Разделение сложной задачи на этапы и формулирование конкретного результата.
- 2.2. Структура качественного запроса: роль, контекст, данные, ограничения и формат — 2 часа.Основные элементы запроса, повышающие точность и практическую ценность ответа ИИ.
- 2.3. Методы промптинга: примеры, шаблоны, критерии и пошаговое рассуждение — 2 часа.Практические методы составления запросов для решения профессиональных задач.
- 2.4. Итеративный диалог, управление контекстом и проверка качества ответа — 2 часа.Последовательное уточнение запросов, сохранение контекста и оценка результатов.
8 часов
- 3.1. Создание, редактирование, сокращение и структурирование текстов и документов — 2 часа.Применение ИИ для подготовки и совершенствования текстовых материалов.
- 3.2. Поиск, обобщение и проверка информации с использованием ИИ — 2 часа.Поиск данных, выделение главного и проверка достоверности информации.
- 3.3. Работа с таблицами: первичный анализ, выводы и визуальное представление данных — 2 часа.Базовые приёмы анализа таблиц, формулирования выводов и создания визуализаций.
- 3.4. Создание и проверка изображений, аудиоматериалов и презентаций — 2 часа.Возможности ИИ при работе с визуальным, аудиальным и презентационным контентом.
8 часов
- 4.1. Описание рабочего процесса и поиск задач, пригодных для автоматизации — 2 часа.Анализ рабочих процессов и выявление операций, которые можно автоматизировать.
- 4.2. Архитектура ИИ-ассистента: инструкции, память, знания и инструменты — 2 часа.Компоненты ИИ-ассистента и принципы их совместной работы.
- 4.3. ИИ-агенты и многошаговые сценарии в no-code/low-code среде — 2 часа.Создание агентных систем и автоматизированных сценариев без сложного программирования.
- 4.4. Проектирование пилота: метрики эффекта, ограничения и человеческий контроль — 2 часа.Подготовка пилотного ИИ-проекта, оценка эффективности и организация человеческого контроля.
8 часов
- 5.1. Галлюцинации, неполнота, смещения и риски принятия решений на основе ИИ — 2 часа.Типичные ошибки ИИ и риски использования его результатов.
- 5.2. Персональные и конфиденциальные данные: правила безопасной передачи — 2 часа.Требования и практические правила работы с персональными и закрытыми данными.
- 5.3. Интеллектуальные права и ответственность за материалы, созданные с помощью ИИ — 2 часа.Авторские права и ответственность при создании и использовании ИИ-контента.
- 5.4. Проверка источников, человеческий контроль и правила использования ИИ в организации — 2 часа.Проверка результатов ИИ и разработка внутренних правил его применения.
12 часов
- 6.1. Анализ клиентского пути и выявление точек применения ИИ — 2 часа.Анализ процессов привлечения, идентификации, консультирования и обслуживания клиентов. Формирование карты приоритетных ИИ-сценариев.
- 6.2. Персонализация банковских предложений и коммуникаций — 2 часа.Разработка персонализированных предложений для разных клиентских сегментов и каналов коммуникации.
- 6.3. ИИ-поддержка сотрудников фронт-офиса и контактного центра — 2 часа.Проектирование цифровых помощников для подготовки ответов, классификации обращений и поиска информации.
- 6.4. Интеллектуальная обработка банковских документов — 3 часа.Извлечение реквизитов, сопоставление сведений и выявление пропусков и противоречий в документах.
- 6.5. Проектирование банковского ИИ-сервиса — 3 часа.Разработка прототипа ИИ-сервиса, сценария тестирования, критериев приёмки и порядка внедрения.
12 часов
- 7.1. Подготовка данных для кредитного анализа — 2 часа.Определение состава данных и проверка их полноты, актуальности и согласованности.
- 7.2. ИИ-поддержка анализа кредитоспособности заёмщика — 2 часа.Структурирование информации о заёмщике, расчёт показателей и подготовка предварительного заключения.
- 7.3. Интерпретация скоринговых моделей и факторов риска — 2 часа.Анализ факторов скоринговой оценки, выявление смещений и необоснованных корреляций.
- 7.4. Мониторинг кредитного портфеля и раннее выявление проблемной задолженности — 3 часа.Определение индикаторов ухудшения платёжеспособности и формирование сигналов раннего предупреждения.
- 7.5. Стресс-тестирование кредитного портфеля с применением ИИ — 3 часа.Построение стрессовых сценариев и оценка их влияния на качество портфеля и уровень потерь.
12 часов
- 8.1. ИИ в разработке и настройке страховых продуктов — 2 часа.Анализ потребностей страхователей, сегментация клиентов и настройка параметров страхового продукта.
- 8.2. Интеллектуальная поддержка андеррайтинга — 2 часа.Выявление факторов риска и подготовка предварительного андеррайтингового заключения.
- 8.3. Анализ страховых заявлений и урегулирование убытков — 2 часа.Классификация заявлений, извлечение информации и подготовка проекта решения.
- 8.4. Выявление страхового мошенничества — 3 часа.Анализ аномалий и формирование индикаторов потенциального мошенничества.
- 8.5. Прогнозирование убыточности и управление страховым портфелем — 3 часа.Оценка частоты и размера страховых случаев, анализ концентрации рисков и подготовка сценариев управления портфелем.
12 часов
- 9.1. Интеллектуальный анализ операций в целях финансового мониторинга — 2 часа.Выявление необычных операций, группировка транзакций и подготовка материалов для специалиста.
- 9.2. Проверка клиентов и контрагентов с применением ИИ — 2 часа.Сопоставление реквизитов и связанных лиц, выявление противоречий и фактов, требующих подтверждения.
- 9.3. Анализ договоров и контроль соблюдения требований — 2 часа.Проверка документов на наличие обязательных условий и потенциальных несоответствий.
- 9.4. Выявление операционных инцидентов и контрольных отклонений — 3 часа.Классификация инцидентов и подготовка рекомендаций по устранению последствий и предупреждению нарушений.
- 9.5. Разработка ИИ-помощника для комплаенс-подразделения — 3 часа.Создание и тестирование прототипа помощника для поиска требований, проверки документов и подготовки заключений.
14 часов
- 10.1. Формирование реестра рисков и интеллектуальная классификация событий — 2 часа.Классификация кредитных, рыночных, страховых, операционных, правовых, комплаенс- и репутационных рисков.
- 10.2. Количественная оценка рисков и моделирование потерь — 3 часа.Расчёт вероятности рисковых событий, возможного ущерба и анализ чувствительности результатов.
- 10.3. Рыночный риск, ликвидность и сценарный анализ — 3 часа.Оценка влияния процентных ставок, валютных курсов, стоимости активов и оттока денежных средств.
- 10.4. Панель мониторинга рисков и система раннего предупреждения — 3 часа.Определение ключевых индикаторов риска, пороговых значений и уровней эскалации.
- 10.5. Итоговый практикум: проект внедрения ИИ в банковский, страховой или риск-процесс — 3 часа.Разработка и защита проекта внедрения ИИ для конкретной профессиональной задачи, оценка рисков и подготовка плана пилотной эксплуатации.
Стоимость обучения
11 800 ₽ 5 900 ₽
Рассрочка платежа — 0%.
Записаться на программу
Оставьте заявку на обучение или получите консультацию по содержанию программы, формату обучения, поступлению и итоговой аттестации.
Важная информация
- Формат программы: повышение квалификации.
- Общая трудоёмкость: 102 часа.
- Продолжительность обучения: 1 месяц.
- Итоговая аттестация: защита практического проекта по внедрению ИИ в банковский, страховой или риск-процесс.
- Документ по завершении: удостоверение о повышении квалификации установленного образца.
- Сведения о выпускниках и выданных документах в обязательном порядке вносятся в ФИС ФРДО.
