Sécuriser les activités financières face aux risques

MR107B63
Mobiliser le machine learning et les techniques de communication dans les services financiers

Description

-Exploiter des données économiques, financières et extra-financières en intégrant les apports de l’intelligence artificielle de manière critique et éthique afin de sécuriser les activités financières et leurs implications contextuelles.

 -Appliquer les cadres juridiques, réglementaires et conventionnels en mobilisant l'analyse de conformité tout en tenant compte des enjeux éthiques, de responsabilité sociale, de diversité, d’inclusion et de handicap afin de sécuriser les pratiques en finance et gouvernance et de prévenir les risques juridiques, sociaux et réputationnels.

  -Évaluer l'exposition et suivre les facteurs de risques financiers, extra financiers, opérationnels et cyber via des diagnostics adaptés pour éclairer, voire arbitrer la prise de décision dans des contextes complexes et incertains.

  -Concevoir et mettre en œuvre des méthodes de protection contre les risques par une démarche stratégique de diversification et à l'aide d'outils opérationnels et d'instruments financiers et d'assurance afin de sécuriser les pratiques concernées

Exploiter des données financières et assurantielles afin de produire des analyses utiles à la prise de décision.
Mettre en œuvre des méthodes de machine learning pour la prévision, la classification, la détection d'anomalies et l'évaluation des risques.
Évaluer la pertinence, les performances et les limites des modèles d'intelligence artificielle appliqués aux activités financières et assurantielles.
Préparer, structurer et visualiser des données afin d'améliorer leur interprétation et leur utilisation opérationnelle.
Interpréter les résultats des modèles quantitatifs et formuler des recommandations adaptées aux enjeux métiers.
Communiquer efficacement les résultats d'analyses et les recommandations auprès de publics spécialisés ou non spécialisés.
Interagir dans un environnement professionnel international en mobilisant l'anglais professionnel dans les situations de communication, de présentation et de collaboration.
Adapter la communication financière et technique aux besoins des différentes parties prenantes d'un projet numérique ou financier.

 

Public

Public ayant acquis un niveau bac+4/5, avec des connaissances préalables en économie et gestion. Exercer une activité professionnelle de préférence en rapport avec la matière financière.
Pour une inscription en vue de valider le master Finance du Cnam, le dépôt d'un dossier de candidature est obligatoire : plus de renseignements sur efab.cnam.fr

Nombre d’ECTS
6
Domaine
Assurance Banque Finance
Code répertoire
RNCP42358BC06
Date de début de validité

Unités d'Enseignement requises

GFN260 : Machine learning en assurance et finance ( 4 ECTS)

Nombre d'heures : 60.00

L’objectif de ce cours est d’offrir aux étudiants une compréhension approfondie du machine learning et de son application concrète dans la finance et l’assurance, tout en leur fournissant les compétences pratiques nécessaires pour développer et évaluer des modèles

GFN243 : English for Business and Finance ( 2 ECTS)

Nombre d'heures : 20.00

Se préparer à évoluer dans un contexte professionnel dans lequel l’anglais est prédominant. Développer ou améliorer ses capacités de compréhension, d’expression et de rédaction en anglais dans un milieu professionnel.