금융권의 RPA

ㆍ 금융권에서의 RPA 실행 사례를 알아보고 Python으로 RPA 프로세스를 접근합니다.

ㆍ 금융 업무 프로세스 및 데이터를 분석해 보고 AI를 어떻게 하면 잘 활용할 것인지에 대해 알아봅니다.

ㆍ 금융 데이터에 머신러닝을 적용하고 금융 사기 탐지를 위한 RPA를 통해 부정 거래의 패턴을 발견합니다.

ㆍ 금융에서의 디지털 트랜스포메이션 역할을 살펴보고 AI 활용 기반 실시간 예측 분석을 자동화하는 법을 배웁니다.

ㆍ 금융 VOC 사례를 이해하고 토픽 모델링을 활용하여 RPA를 통한 금융 VOC를 분석합니다.

ㆍ 고객 관계 경영(CRM)의 개념을 알아보고 감성 분석을 통한 고객 관리를 살펴봅니다.

ㆍ 금융 시장을 모니터링해야 하는 이유와 트레이딩 자동화를 이용해 로보 어드바이저까지 활용하는 법을 알아봅니다.

ㆍ 보험에서의 인공 신경망 역할을 살펴보고 RPA 기반 인공 신경망을 통한 사고 발생을 예측해 봅니다.

ㆍ Paperless의 개념을 이해하고 이미지 인식 기법을 통해 RPA를 적용하여 어떻게 자동화가 되는지 파악합니다.

ㆍ 24/7 서비스가 무엇인지 알아보고 AI 대화 기반 뱅킹 서비스와 금융 서비스에서의 챗봇이 어떻게 활용되는지 살펴봅니다.

ㆍ 강화 학습을 활용하여, 투자 업무 지원을 위한 RPA가 어떤 절차를 거치는지 또, 강화 학습을 활용한 투자가 어떻게 이루어지는지 배웁니다.

ㆍ 업무 전반으로 영역을 확장하고 있는 RPA에 대해 다시 개념을 바로잡고 RPA 고도화를 위한 과제와 이를 통한 디지털 혁신을 알아봅니다.