درباره دوره
اهداف کلی دوره:
- آشنایی با فناوری‌های نوظهور و نقش آن‌ها در تحول دیجیتال صنعت بانکداری.
- بررسی کاربردهای هوش مصنوعی، بلاکچین، داده‌محوری و متاورس در بهبود خدمات بانکی.
- تحلیل چالش‌ها و فرصت‌های استفاده از این فناوری‌ها در صنعت بانکداری.
- توانمندسازی شرکت‌کنندگان برای پیاده‌سازی و مدیریت این فناوری‌ها در بانک‌ها.
ساختار دوره (32 ساعت):
دوره به چهار ماژول تقسیم شده است که هر ماژول به صورت تئوری و عملی طراحی شده است.
ماژول 1: هوش مصنوعی و کاربردهای آن در تحول دیجیتال بانکداری (8 ساعت)
رئوس مطالب:
- مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی (AI): تعریف و انواع مختلف هوش مصنوعی.
- هوش مصنوعی در بانکداری: استفاده از هوش مصنوعی در بهبود تجربه مشتری، پیش‌بینی رفتار مشتری، و تصمیم‌گیری‌های مالی.
- مدیریت ریسک با هوش مصنوعی: شبیه‌سازی و پیش‌بینی خطرات و تقلب‌ها.
- کاربردهای عملی AI در بانکداری: چت‌بات‌ها، تحلیل داده‌های مشتری، و خدمات مالی خودکار.
- چالش‌ها و فرصت‌ها: محدودیت‌های پیاده‌سازی هوش مصنوعی و چالش‌های اخلاقی آن در صنعت بانکداری.
فعالیت‌ها:
- تحلیل موارد واقعی استفاده از AI در بانک‌هاا
- کارگاه عملی: طراحی یک سناریو برای پیاده‌سازی هوش مصنوعی در بخش‌های مختلف بانکداری.
ماژول 2: بلاکچین و رمزارزها: تحولات اساسی در صنعت بانکداری (8 ساعت)
رئوس مطالب:
- مقدمه‌ای بر بلاکچین: تعریف، اجزا و ویژگی‌های بلاکچین.
- نحوه عملکرد رمزارزها: معرفی بیت‌کوین، اتریوم و سایر رمزارزها و تأثیر آن‌ها بر صنعت مالی.
- کاربرد بلاکچین در صنعت بانکداری: نقل و انتقالات سریع و امن، کاهش هزینه‌ها و زمان.
- پلتفرم‌های مبتنی بر بلاکچین: کاربردهای مبتنی بر بلاکچین در ایجاد قراردادهای هوشمند و سیستم‌های مالی غیرمتمرکز (DeFi).
- چالش‌ها و فرصت‌های بلاکچین: مسائل امنیتی، مقیاس‌پذیری و پذیرش قانونی.
فعالیت‌ها:
- تحلیل تاثیر بلاکچین در فرآیندهای بانکی مانند انتقال پول بین‌المللی.
- کارگاه عملی: طراحی یک مدل پرداخت دیجیتال مبتنی بر بلاکچین.
ماژول 3: سیستم‌های تجزیه و تحلیل داده: ابزاری برای تصمیم‌گیری هوشمندانه (8 ساعت)
رئوس مطالب:
- مقدمه‌ای بر تجزیه و تحلیل داده: معرفی داده‌محوری و ابزارهای تجزیه و تحلیل در بانکداری.
- داده‌کاوی و یادگیری ماشین: چگونه بانک‌ها از داده‌ها برای پیش‌بینی رفتار مشتری و بهینه‌سازی خدمات استفاده می‌کنند.
- مدل‌سازی و شبیه‌سازی: استفاده از مدل‌های پیش‌بینی و شبیه‌سازی برای تحلیل بازار و ریسک‌ها.
- تصمیم‌گیری مبتنی بر داده: بهبود تصمیمات استراتژیک بانک‌ها با استفاده از تحلیل داده‌ها.
- چالش‌های پیاده‌سازی: مشکلات در کیفیت داده‌ها، محافظت از حریم خصوصی، و نظارت بر داده‌ها.
فعالیت‌ها:
- مطالعه موردی: تحلیل داده‌های مشتریان برای پیش‌بینی رفتارهای آینده.
- کارگاه عملی: استفاده از ابزارهایی مانندPowerBI یا Python برای تجزیه و تحلیل داده‌های بانکی.
ماژول 4: متاورس، بلاکچین و آینده صنعت بانکداری (8 ساعت)
رئوس مطالب:
- مقدمه‌ای بر متاورس: تعریف، ویژگی‌ها و فناوری‌های اصلی متاورس.
- بانکداری در متاورس: معرفی روش‌های جدید بانکداری در محیط‌های مجازی و واقعیت افزوده (AR) و واقعیت مجازی (VR).
- کاربرد بلاکچین در متاورس: استفاده از بلاکچین برای ایجاد تراکنش‌های امن و غیرمتمرکز در متاورس.
- آینده صنعت بانکداری در دنیای متاورس: تحلیل فرصت‌ها و چالش‌های پیش روی بانک‌ها در پذیرش متاورس و فضای دیجیتال.
- چالش‌ها و فرصت‌ها در متاورس: مقیاس‌پذیری، مقررات و پذیرش اجتماعی.
فعالیت‌ها:
- تحلیل تجربیات جهانی از بانکداری در متاورس و نقد آن‌ها.
- کارگاه عملی: طراحی مدل خدمات بانکی در محیط متاورس.
روش‌های تدریس:
- مباحث نظری: ارائه مفاهیم پایه‌ای، تاریخچه و کاربردهای عملی فناوری‌ها.
- کارگاه‌های عملی: انجام تمرینات عملی و پروژه‌های گروهی برای توسعه مهارت‌های فنی.
- مطالعات موردی: بررسی پروژه‌های واقعی و تجربیات جهانی در استفاده از فناوری‌های نوظهور در بانکداری.
- بحث‌های گروهی: تبادل نظر و تحلیل چالش‌ها و فرصت‌های پیاده‌سازی این فناوری‌ها در بانک‌ها.
خروجی‌های دوره:
- توانایی تحلیل و ارزیابی کاربرد فناوری‌های نوظهور در تحول دیجیتال بانکداری.
- درک عمیق از تأثیرات هوش مصنوعی، بلاکچین، داده‌کاوی و متاورس بر صنعت بانکداری.
- توانایی طراحی و پیاده‌سازی راه‌حل‌های مبتنی بر فناوری در بانک‌ها.
- شناسایی چالش‌ها و فرصت‌های پیش‌روی فناوری‌های نوظهور در آینده بانکداری.
امتیازات و نظرات دانشجویان
هنوز هیچ نظری ثبت نشده است
