Building AI-Powered Financial Applications (IT028)

Deskripsi Training

Training ini membahas pengembangan aplikasi keuangan berbasis kecerdasan buatan (AI), mulai dari konsep, arsitektur, hingga implementasi. Peserta akan mempelajari bagaimana mengintegrasikan teknologi AI, termasuk machine learning, natural language processing (NLP), dan large language models (LLMs), untuk meningkatkan kemampuan analisis, prediksi, otomatisasi proses, dan personalisasi layanan di sektor keuangan. Materi mencakup praktik terbaik, keamanan data, serta studi kasus penerapan nyata di industri perbankan, fintech, dan investasi.

Silabus Training

• Modul 1: Pengantar AI di Sektor Keuangan
  Menjelaskan konsep dasar AI, penerapannya di sektor keuangan, dan tren teknologi yang memengaruhi industri.
• Modul 2: Arsitektur dan Komponen Sistem AI
  Membahas arsitektur sistem AI, pipeline data, model AI, dan integrasi dengan aplikasi keuangan.
• Modul 3: Machine Learning untuk Analisis Keuangan
  Mempelajari penggunaan machine learning dalam analisis risiko, prediksi pasar, dan deteksi fraud.
• Modul 4: Natural Language Processing (NLP) di Aplikasi Keuangan
  Menggunakan NLP untuk chatbot layanan nasabah, analisis sentimen pasar, dan ekstraksi data dari dokumen keuangan.
• Modul 5: Integrasi LLM untuk Personalisasi Layanan
  Mengimplementasikan LLM untuk memberikan rekomendasi investasi, penawaran produk, dan otomatisasi komunikasi.
• Modul 6: Keamanan, Kepatuhan, dan Etika AI
  Membahas standar keamanan, regulasi keuangan, dan isu etika dalam penggunaan AI.
• Modul 7: Studi Kasus dan Proyek Implementasi
  Melakukan simulasi pembangunan aplikasi AI-powered financial secara end-to-end, dari desain hingga deployment.

Contoh Kasus

Sebuah perusahaan fintech ingin membangun sistem rekomendasi investasi berbasis AI yang memanfaatkan data transaksi, profil risiko, dan tren pasar. Dengan memanfaatkan LLM dan machine learning, sistem dapat memberikan saran investasi yang dipersonalisasi untuk setiap pengguna, sekaligus memantau potensi risiko dan memberikan peringatan dini jika terjadi anomali.

Dalam konteks perusahaan telekomunikasi, penerapan AI-powered financial applications dapat difokuskan pada optimisasi pendapatan dan pengelolaan biaya layanan berbasis chatbot dan VOIP. Misalnya, sebuah operator telekomunikasi besar mengintegrasikan sistem AI yang menganalisis data penggunaan pelanggan secara real-time untuk memprediksi potensi churn dan menawarkan paket layanan personal melalui chatbot interaktif. Selain itu, AI dapat mengotomatiskan proses verifikasi identitas pelanggan pada layanan VOIP untuk mencegah penipuan dan mengurangi risiko finansial.