کاربرد عملی هوش مصنوعی در افزایش سودآوری و مدیریت ریسک بانکی

تشریح موضوع

این دوره به معرفی کاربردهای عملی و قابل ‌اجرا از هوش مصنوعی در بانک‌ها می‌پردازد. تمرکز اصلی روی افزایش سودآوری از طریق بهینه‌سازی محصولات و خدمات بانکی، و همچنین کاهش ریسک‌های عملیاتی، اعتباری و تقلب است. شرکت‌کنندگان علاوه بر شناخت مفاهیم کلیدی، با ابزارها و الگوریتم‌های کاربردی و نمونه‌های واقعی آشنا می‌شوند.

سرفصل مطالب 

1. مقدمه و چارچوب کلی

•  جایگاه AI در بانکداری امروز و آینده
• مزیت‌های رقابتی استفاده از هوش مصنوعی

2. کاربرد AI در مدیریت ریسک

• مدل‌های پیش‌بینی ریسک اعتباری مشتریان (Credit Scoring)
• الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای تشخیص نکول و تاخیر در بازپرداخت
• مدیریت ریسک عملیاتی با تحلیل داده‌های داخلی

3. شناسایی تقلب و AML (مبارزه با پولشویی)

•  الگوریتم‌های کشف الگوهای مشکوک
• روش‌های Real-time Monitoring تراکنش‌ها
•  مثال‌های موفق در سیستم بانکی ایران و جهان

4. افزایش سودآوری با هوش مصنوعی

• تحلیل داده‌های مشتری برای Cross-selling و Up-selling
• قیمت‌گذاری پویا (Dynamic Pricing) محصولات بانکی
• بهینه‌سازی پورتفوی خدمات اعتباری

5. ابزارها و پیاده‌سازی عملی

• معرفی پلتفرم‌های AI کاربردی در بانک‌ها
• طراحی داشبورد مدیریتی مبتنی بر داده
• تمرین: ساخت مدل ساده تشخیص ریسک یا تقلب