AI in the finance industry

Introduction

Vi lever i en banebrytende tid hvor kunstig intelligens (AI) er i ferd med å revolusjonere hvordan vi jobber og tenker i ulike sektorer. Fra helsevesen til utdanning, fra produksjon til tjenesteytelser, opplever vi nå en omforming drevet av AI og dens uendelige muligheter. Dette kurset gir en introduksjon i de grunnleggende aspektene ved AI-teknologi, med et dykk i hvordan disse innovasjonene kan brukes til å forandre og videreutvikle finansnæringen.

Course content

Modul 1: Grunnleggende teknologiforståelse

AI og maskinlæring i praksis

• Dataforståelse, datakvalitet og preprosessering
• Praktiske eksempler på bruk av AI og ML i finansnæringen

Hva er maskinlæring og hvordan fungerer det?

• Klassifisering og regresjon
• Klustering og dimensjonalitet
• Hvordan evaluerer vi modeller?
• Forklarbar AI

Hva er dyp læring og hvordan fungerer det?

• Hva er et nevralt nettverk
• Hvordan lærer nevrale nettverk?
• Eksempler på nevrale netverk som store språkmodeller, generative antagonistiske nettverk, og diffusjonsmodeller.

Modul 2: Etikk og reguleringer i AI

Etikk og Ai

• Etikkens verktøy
• Etiske utfordringer med AI
• Navigasjonshjulet

Regulering av KI

• Oversikt over regulatoriske aspekter av AI
  • Hva er overordnede juridiske utfordringene som AI reiser?
• KI og menneskerettigheter
  • Hvordan påvirker bruken av AI i finansbransjen menneskerettigheter, både positivt og negativt?
• EU AI Act
  • Hva betyr den nye AI Act for finansnæringen?
• KI og GDPR
  • Hva er de grunnleggende prinsippene i GDPR, og hvilke konsekvenser har de for finansbransjens bruk av AI?

Hvordan samtale om AI, etikk og reguleringer

• Etikk og ytringsklima
• Moralpsykologi og AI

Modul 3: Maskinlæring, naturlig språkbehandling og anvendelser i finans

Naturlig språkbehandling

• Automatisert tekstanalyse
• Oppdagelse av spam eller svindel
• Store språkmodeller

Muimodalitet

• Integrering av ulike datakilder
• Forbedrede prediksjoner med multimodale data

Case studier og anvendelser

• Diskusjoner om hvordan man kan ta i bruk lært teori i deltakernes egne organisasjoner.
• Brainstorming rundt mulige innovasjoner i finanstjenester ved bruk av ML og NLP.