Yapay Zekâ Çağında Finansal Risk Yönetimi
AMAÇ
Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi yöntemlerinin finansal risk modellemelerine önemli katkılar sağlaması kaçınılmazdır. Kurumların bu etkileri öngörüp doğru stratejiler belirlemesi şarttır. Bankacılıkta risk ölçümünün düzenleyici boyutlarının yanı sıra içsel modellerin AI ve ML teknikleriyle geliştirilmesi, kurumlara yeni fırsatlar sunacaktır. Bu eğitimde ise finansal risk yönetiminin yeni dönemde nasıl evrileceğine dair yol haritası, somut örneklerle birlikte aktarılacaktır.
ODAK NOKTALARI
#YapayZeka #Finans #RiskYönetimi #MakineÖğrenmesi #Gelecek
EĞİTİMDEN BEKLENEN SONUÇLAR
Bilir: Yapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi tekniklerinin finansal risk modellemelerinde nasıl kullanıldığını ve bu yöntemlerin karar alma süreçlerindeki rolünü bilir.
Anlar: AI destekli risk ölçüm sonuçlarını (VaR, ES, anomali tespiti vb.) yorumlayarak iş ve düzenleyici gereksinimlere uygun çıkarımlar yapar.
Yapar: Finansal risk alanında AI/ML modelleri kullanarak potansiyel riskleri tespit eder ve önceliklendirir.
HEDEF KİTLE
Risk Yönetimi Birimleri, Veri Bilimi & Analitik Ekipleri, Finans, Strateji ve Teknoloji Liderleri
İÇERİK
- Makine Öğrenmesi Nedir?
- Yapay Zekanın Finansa Uygulaması Neleri Değiştirir?
- Bankacılıkta Finansal Riskler: Pyasa,Kredi, Likidite Riski Kavramları
- Finansal Risk Yönetiminin Dönüşümü: AI öncesi vs. Sonrası
- AI-ML Sonrası Risk Ölçümü: VaR, ES Gibi Ölçütler Nasıl Değişebilir?
- Kredi Riski ve ML
- Hedging ve Yapay Zeka
- Nereden Başlamalı, Neler Yapmalı?
EĞİTİM YETKİNLİK İLİŞKİSİ
Davranışsal Yetkinlikler: Müşteri Duyarlılığı, Analitik Düşünme ve Yaratıcılık
Yönetsel Yetkinlikler: Hızlı Karar Alma ve Çeviklik
Mesleki/Bankacılık Teknik Yetkinlikler: Operasyonel Verimlilik
Öz-Gelecek Yetkinlikleri: Dijital Okuryazarlık