Technologie / Sztuczna inteligencja

Deep Learning w bankowości z R — wykrywanie fraudów, scoring kredytowy i analiza behawioralna

Czterodniowe szkolenie Deep Learning w bankowości z R — modele scoring kredytowy, wykrywanie fraudów (autoencodery, RNN), analiza behawioralna klientów, zgodność regulacyjna (SR 11-7, EBA), XAI, deployment.

Deep Learning w bankowości to nie „więcej warstw w modelu” — to modele, które muszą przejść walidację regulatora

W bankowości nie wystarczy zbudować model z dobrym AUC. Regulator (KNF, EBA) wymaga: interpretowalności (dlaczego model odmówił kredytu?), dokumentacji (model card, raport walidacyjny), stabilności (out-of-time validation, backtesting), audytowalności (wersjonowanie, audit trail). Deep Learning daje lepsze wyniki niż regresja logistyczna — ale bez XAI (SHAP, LIME), bez zgodności z SR 11-7, bez monitoringu driftu — model nie wejdzie na produkcję.

Czterodniowe szkolenie: od ekosystemu DL w R (keras, torch) i specyfiki danych bankowych, przez scoring kredytowy (entity embeddings, nierównowaga klas, walidacja, XAI), wykrywanie fraudów (autoencodery, LSTM/GRU, systemy anomalii), analizę behawioralną (segmentacja, churn, rekomendacje), po deployment (plumber API, Docker), monitoring (data drift, concept drift) i model governance (regulacje, dokumentacja, audyt).

Dla kogo jest to szkolenie?

Dla analityków i data scientists w sektorze bankowym. Szczególnie gdy:

Budujesz modele scoringowe i chcesz sprawdzić, czy DL da lepsze wyniki niż regresja logistyczna — i jak to udokumentować dla regulatora
Pracujesz w zespole anti-fraud i szukasz zaawansowanych metod detekcji anomalii (autoencodery, LSTM na sekwencjach transakcji)
Wdrażasz modele AI w banku i musisz spełnić wymogi SR 11-7 i wytyczne EBA dotyczące interpretowalności i walidacji

Cztery dni: od modelu do produkcji bankowej

Dzień 1: Ekosystem i dane — frameworki DL w R (keras, torch), specyfika danych bankowych, preprocessing finansowy, pierwszy model feedforward, framework regulacyjny (SR 11-7, EBA).

Dzień 2: Scoring kredytowy — porównanie DL vs klasyka, entity embeddings, nierównowaga klas (SMOTE, focal loss), walidacja bankowa (backtesting, out-of-time), interpretowalność (SHAP, LIME), dokumentacja modelu.

Dzień 3: Fraud detection i analiza behawioralna — autoencodery (anomalie), LSTM/GRU (sekwencje transakcji), ensemble z rule-based, segmentacja klientów, churn prediction, systemy rekomendacji.

Dzień 4: Deployment i produkcja — plumber API, Docker, monitoring (data drift, concept drift), MLOps w R (targets, vetiver), bezpieczeństwo modeli, case study end-to-end.

Z ponad 2500 szkoleń w ofercie i oceną 4.8/5, EITT jest zaufanym partnerem w rozwoju kompetencji. Skontaktuj się z nami — organizujemy szkolenia AI/ML zamknięte dla zespołów analitycznych w sektorze finansowym.

Korzyści

Implementować modele Deep Learning w R (keras/torch) dla zastosowań bankowych — scoring, fraud detection, analiza behawioralna
Budować i walidować modele scoringu kredytowego zgodne z wymogami regulacyjnymi (SR 11-7, EBA)
Projektować systemy wykrywania fraudów z użyciem autoencoderów i sieci rekurencyjnych (LSTM/GRU)
Stosować techniki interpretowalności (XAI) — SHAP, LIME — wymagane przez regulatora
Wdrażać modele DL w środowisku produkcyjnym banku — API, monitoring, model governance
Dokumentować modele zgodnie z wymogami audytowymi — model card, raport walidacyjny, audit trail

Dla kogo jest to szkolenie?

Analitycy bankowi wykorzystujący R do modelowania ryzyka i scoringu

Data Scientists w sektorze finansowym budujący modele predykcyjne

Specjaliści ds. ryzyka kredytowego wdrażający modele deep learning

Specjaliści ds. przeciwdziałania fraudom (AML/CFT) szukający zaawansowanych metod detekcji

Eksperci ds. modelowania bankowego odpowiedzialni za walidację modeli

Analitycy ds. zgodności regulacyjnej (compliance) weryfikujący modele AI

Wymagania wstępne

Zaawansowana znajomość języka R — tidyverse, modelowanie statystyczne
Podstawowa wiedza o sieciach neuronowych — architektura, backpropagation, funkcje aktywacji
Doświadczenie w pracy z danymi finansowymi lub bankowymi
Znajomość podstaw regulacji bankowych dotyczących modeli (mile widziana)

Program szkolenia

Frameworki DL w R — keras, torch, tensorflow — porównanie, instalacja, konfiguracja GPU
Specyfika danych bankowych — nierównowaga klas, dane transakcyjne, szeregi czasowe
Preprocessing danych finansowych — normalizacja, feature engineering, obsługa braków
Architektura sieci feedforward — warstwy, aktywacje, regularyzacja (dropout, L2)
Budowa pierwszego modelu w keras/R — scoring kredytowy na danych tabelarycznych
Framework regulacyjny — SR 11-7, wytyczne EBA, wymogi dokumentacyjne dla modeli AI

Modele scoringowe — porównanie DL z regresją logistyczną i XGBoost na danych bankowych
Architektura sieci dla scoringu — entity embeddings dla zmiennych kategorycznych
Obsługa nierównowagi klas — oversampling (SMOTE), cost-sensitive learning, focal loss
Walidacja modeli bankowych — backtesting, out-of-time validation, stability testing
Interpretowalność (XAI) — SHAP, LIME, partial dependence plots — wymóg regulacyjny
Dokumentacja modelu — model card, raport walidacyjny, audit trail

Autoencodery do detekcji anomalii — unsupervised fraud detection na danych transakcyjnych
Sieci rekurencyjne (LSTM/GRU) — analiza sekwencji transakcji, wykrywanie wzorców
Modele ensemble — łączenie DL z rule-based systems w pipeline anti-fraud
Analiza behawioralna klientów — segmentacja, churn prediction, lifetime value
Systemy rekomendacji produktów bankowych — collaborative filtering z DL
Real-time scoring — wymagania latency, batch vs streaming

Wdrażanie modeli DL w środowisku bankowym — plumber API, Docker, integracja z core banking
Monitoring modeli w produkcji — data drift, concept drift, performance degradation
Automatyzacja retreningu — pipeline MLOps w R (targets, vetiver)
Zgodność z regulacjami — audytowalność, wersjonowanie modeli, model governance
Bezpieczeństwo modeli — adversarial attacks, model extraction, ochrona danych
Case study: end-to-end pipeline — od danych surowych do modelu produkcyjnego

Formy realizacji

Online

Wygoda uczestnictwa z dowolnego miejsca
Interaktywne sesje na żywo z trenerem
Materiały dostępne przez 30 dni
Brak kosztów dojazdu

Stacjonarnie

Bezpośredni kontakt z trenerem i grupą
Intensywne warsztaty praktyczne
Networking z innymi uczestnikami
Pełne skupienie na nauce

Tematy szkolenia

Deep Learning w R — keras, torch Scoring kredytowy — modele DL vs klasyczne Entity embeddings dla zmiennych kategorycznych Nierównowaga klas — SMOTE, focal loss Wykrywanie fraudów — autoencodery, anomalie Sieci rekurencyjne LSTM/GRU — analiza transakcji Analiza behawioralna klientów — segmentacja, churn Interpretowalność XAI — SHAP, LIME Regulacje bankowe — SR 11-7, wytyczne EBA Deployment modeli — plumber API, Docker Monitoring — data drift, concept drift Model governance — wersjonowanie, audytowalność

Najczęściej zadawane pytania

Czy muszę znać Deep Learning przed szkoleniem?

Na poziomie podstawowym — musisz wiedzieć, czym jest sieć neuronowa, backpropagation i funkcja aktywacji. Nie musisz mieć doświadczenia produkcyjnego z DL. Szkolenie buduje od fundamentów w kontekście bankowym.

Czy szkolenie uwzględnia wymogi regulacyjne?

Tak — to kluczowy element. Omawiamy SR 11-7, wytyczne EBA, wymogi dokumentacyjne i interpretowalności (XAI). W bankowości model bez dokumentacji i wyjaśnialności nie przejdzie walidacji.

Czy omawiamy PyTorch/TensorFlow czy tylko keras?

Głównie keras (backend TensorFlow) i torch for R. Keras jest standardem dla szybkiego prototypowania. Torch daje więcej kontroli dla zaawansowanych architektur. Omawiamy oba w kontekście zastosowań bankowych.

W jakim formacie i jak długo trwa szkolenie?

Szkolenie trwa 4 dni (9:00-16:00), dostępne online i stacjonarnie. Intensywne warsztaty na danych bankowych — od scoringu po fraud detection.

Czy po szkoleniu otrzymam certyfikat?

Tak, każdy uczestnik otrzymuje imienny certyfikat ukończenia szkolenia wydany przez EITT.