الذكاء الاصطناعي في البنوك: نظم ذكية لتقييم المخاطر وفهم العملاء

يُحدث الذكاء الاصطناعي تحولاً جذرياً في قطاع الخدمات المالية من خلال تمكين البنوك من اتخاذ قرارات أسرع وأكثر ذكاءً تعتمد على البيانات. من اكتشاف الاحتيال في الوقت الفعلي إلى تقديم خدمات مالية مخصصة، يتصدر الذكاء الاصطناعي الابتكار في جميع وظائف البنوك. يقدم هذا الدورة استكشافاً عملياً واستراتيجياً لكيفية تطبيق الذكاء الاصطناعي لحل التحديات الواقعية في القطاع المصرفي مع تحسين الكفاءة التشغيلية والامتثال التنظيمي وتجربة العملاء.

سيكتسب المشاركون خبرة عملية باستخدام أدوات مثل بايثون وخوارزميات التعلم الآلي لتحليل مجموعات البيانات المصرفية، وبناء نماذج تنبؤية، وتطبيق معالجة اللغة الطبيعية (NLP) للخدمات الآلية. كما تغطي الدورة الجوانب الأخلاقية والحكومية للذكاء الاصطناعي في التمويل وتقدم نظرة مستقبلية على تطور الأنظمة المصرفية الذكية.

Section 1: Foundations of AI in Banking

• The rise of AI in financial services: overview and global trends.
• Core use cases: credit scoring, fraud detection, KYC automation, and customer engagement.
• Overview of AI technologies in banking: ML, NLP, deep learning, and recommender systems.
• Benefits and challenges of implementing AI in a regulated environment.
• Banking case studies: successful AI adoption in global and regional banks.

Section 2: Data Exploration and Python for Banking Analytics

• Introduction to Python for financial data analysis.
• Common data types and formats in banking datasets.
• Conducting exploratory data analysis (EDA) to uncover patterns and outliers.
• Ensuring data privacy, accuracy, and security in banking environments.
• Lab: Hands-on EDA using pandas, NumPy, and visualization libraries on real-world banking data.

Section 3: Machine Learning for Predictive Banking

• Building supervised learning models: logistic regression, decision trees, random forests.
• Predicting loan default, creditworthiness, and customer churn.
• Real-time fraud detection using classification algorithms.
• Model validation and compliance considerations (accuracy, fairness, auditability).
• Workshop: Creating and deploying a customer retention model.

Section 4: Advanced AI and Natural Language Processing

• Applying NLP to banking: chatbots, sentiment analysis, and document parsing.
• Automating customer support and feedback handling with language models.
• Introduction to deep learning in finance: RNNs for time series and CNNs for image-based analysis.
• Project: Building a simple AI assistant for common customer queries.
• Discussion: AI in transaction monitoring, compliance reporting, and credit documentation.

Section 5: Deployment, Ethics, and Future Outlook

• Best practices for deploying AI solutions in financial institutions
• Integrating AI with legacy systems and banking platforms.
• Addressing bias, fairness, and explainability in AI models.
• Regulatory frameworks governing AI in banking (e.g., GDPR, Basel III, AI Act).
• Future trends: generative AI in advisory services, AI in decentralized finance (DeFi), autonomous financial agents.
• Final group presentations: Showcasing predictive models and AI solution concepts.

عند إتمام هذه الدورة التدريبية بنجاح، سيحصل المشاركون على شهادة إتمام التدريب من Holistique Training. وبالنسبة للذين يحضرون ويكملون الدورة التدريبية عبر الإنترنت، سيتم تزويدهم بشهادة إلكترونية (e-Certificate) من Holistique Training.  

شهادات Holistique Training معتمدة من المجلس البريطاني للتقييم (BAC) وخدمة اعتماد التطوير المهني المستمر (CPD)، كما أنها معتمدة وفق معايير ISO 9001 وISO 21001 وISO 29993.  

يتم منح نقاط التطوير المهني المستمر (CPD) لهذه الدورة من خلال شهاداتنا، وستظهر هذه النقاط على شهادة إتمام التدريب من Holistique Training. ووفقًا لمعايير خدمة اعتماد CPD، يتم منح نقطة CPD واحدة عن كل ساعة حضور في الدورة. ويمكن المطالبة بحد أقصى قدره 50 نقطة CPD لأي دورة واحدة نقدمها حاليًا.