Развитие и внедрение искусственного интеллекта, методов машинного обучения и анализа больших данных

• Номер работы:
  1181744
• Раздел:
  Все работы   →   Курсовые проекты - сложные   →   Прикладная информатика в экономике
• Год добавления:
  17.01.2024 г.
• Объем работы:
  33 стр.
• Содержание:
  Содержание
  Введение 3
  Глава 1. Искусственный интеллект и его применение в финансовой сфере 5
  1.1 Определение искусственного интеллекта и его основные компоненты 5
  1.2 Применение искусственного интеллекта в банковской деятельности и финансовых институтах 7
  1.3 Преимущества и ограничения внедрения искусственного интеллекта в финансовую сферу 9
  1.4 Правовые и этические аспекты использования искусственного интеллекта в финансовой сфере 10
  Глава 2. Методы машинного обучения и их применение в анализе данных в финансовой сфере 12
  2.1 Определение и принципы работы методов машинного обучения 12
  2.2 Классификация методов машинного обучения и их особенности 13
  2.3 Применение методов машинного обучения в финансовой аналитике и управлении рисками 15
  Глава 3. Анализ больших данных и их использование в банковской сфере 17
  3.1 Определение больших данных и основные принципы анализа 17
  3.2 Технологии и инструменты для обработки и анализа больших данных в банковской сфере 21
  3.3 Применение анализа больших данных в банковской сфере 26
  Заключение 29
  Список литературы 30
  
  
• Выдержка из работы:
  Некоторые тезисы из работы по теме Развитие и внедрение искусственного интеллекта, методов машинного обучения и анализа больших данных
  Наиболее популярные современные инструменты организации работы с клиентами в финансовой сфере представлены технологиями интернет-банкинга. Возможности интернет-банкинга позволяют выполнять владельцу счета операции, которые ранее мог сделать лишь операционист, в том числе и оплату счетов, оценку остатка на счете, получение автоматической выписки по счету учетом различных аналитических видов отчетности.
  Внедрение искусственного интеллекта позволяет приблизить клиента к банковским услугам, путем автоматического анализа его заявок, например, на кредитование. В рамках скоринговых программ банковские системы позволяют достаточно быстро оценить возможности клиента по возвращению кредита на основании его данных. Даже если данные являются неполны большая база клиентов, и обученные на основании ее анализа аналитические системы могут принять достаточно осмысленное решение по выдаче кредита.