Искусственный интеллект
в финтехе
(экономика, финансы и управление)
Модуль разработан для внедрения
в образовательные программы вузов
Рекомендуется
студентам со 2 курса
152 ак. часа
Онлайн (очный с применением дистанционных технологий)
Узнать о внедрении модуля в ваш вуз
О модуле
Модуль ориентирован на подготовку отраслевых специалистов по интеграции и практическому применению технологий искусственного интеллекта в финансовых технологиях и финансовой индустрии. В нём рассматриваются современные решения и инструменты ИИ для задач оценки кредитных рисков, обнаружения мошенничества, прогнозирования финансовых рынков, персонализации финансовых продуктов, автоматизации комплаенса и регуляторной отчётности, анализа больших финансовых данных.
Модуль разработан в рамках проекта ТОП-ИИ Минцифры России при участии АНО «Аналитический центр при Правительстве Российской Федерации» и предлагается вузам для внедрения в образовательные программы высшего образования.
Включение модуля в образовательный процесс позволяет усилить прикладную и отраслевую направленность подготовки, обеспечить связь ИТ-компетенций обучающихся с актуальными запросами индустрии и сформировать у студентов базовые навыки работы с финансовыми данными, цифровыми инструментами и прикладными ИИ-решениями, востребованными в сфере банкинга, страхования, инвестиционных технологий и цифровых финансовых сервисов.
Для кого подготовлен
Модуль предполагается к прохождению студентами 2-ого курса бакалавриата и старше. Реализуется как компонент основной профессиональной образовательной программы (ОПОП) по следующим направлениям:
- 38.03.01 — Экономика;
- 38.03.05 — Бизнес‑информатика;
- 38.04.01 — Экономика;
- 38.04.05 — Бизнес‑информатика;
- 38.04.08 — Финансы и кредит.
Формат обучения
| Продолжительность общая |
1 семестр, 4 зачетные единицы 152 ак.ч.: 70 ак.ч. онлайн-курс, 28 ак.ч. семинары, 54 ак.ч. самостоятельная работа |
| Условия реализации |
Сетевой договор о реализации дисциплины Модуль должен быть включен в учебный план как обязательная дисциплина |
| Формат обучения | Онлайн (очный с применением дистанционных технологий) |
| Язык обучения | Русский |
Программа обучения
Отраслевой модуль раскрывает возможности применения искусственного интеллекта в условиях цифровой трансформации финансовых процессов и дает практические навыки работы с инструментами анализа данных в Python.
Основы искусственного интеллекта в финансовых технологиях (4 ак.ч.)
Введение в Python (20 ак.ч.)
Последовательности в Python для работы с финансовыми показателями: списки, кортежи (12 ак.ч.)
Структуры данных для моделирования финансовых объектов: множества, словари, вложенные структуры, методы строк и списков, срезы (12 ак.ч.)
Текстовые файлы и таблицы (12 ак.ч.)
Введение в NumPy: численные вычисления и массивы для финансового анализа (12 ак.ч.)
Знакомство с Pandas: табличные данные и временные ряды в финансах (12 ак.ч.)
Визуализация финансовых данных: построение графиков в библиотеке matplotlib (12 ак.ч.)
Сбор финансовых данных из открытых источников: скрейпинг, requests, BeautifulSoup (12 ак.ч.)
Работа с API финансовых сервисов и API GigaChat в финтех‑приложениях (12 ак.ч.)
ИИ-агенты (совместно с компанией Яндекс)
Итоговый проект
Технологический стек модуля
Диалоговая ИИ-модель от Сбера, которая отвечает на вопросы, сочиняет тексты, пишет код и рисует картинки.
Один из самых популярных и востребованных высокоуровневых языков программирования общего назначения.
Инструмент для автоматизации процессов, сбора и обработки данных.
Библиотека Python для работы с табличными и временными данными, обеспечивающая удобные структуры и инструменты для их анализа и преобразования.
Базовая библиотека научных вычислений в Python, предоставляющая многомерные массивы и эффективные численные операции.
Разработан в партнерстве
Модуль разработан с привлечением экспертов сетевой магистратуры по финтеху НИУ ВШЭ и Альфа Банка.
Совместно с партнером разработана тема «ИИ-агенты» модуля
Разработчики, преподаватели, эксперты
Центр организации обучения студентов для топ-специалистов в сфере искусственного интеллекта: Преподаватель. Акадмический руководитель сетевой магистратуры с Альфа Банком "Финансовые технологии"
Департамент программной инженерии: Доцент. Эксперт Яндекса.
Понимать, как ИИ меняет финтех и говорить с бизнесом на одном языке
Слушатель сможет объяснять ключевые сценарии применения ИИ в финансах (скоринг, антифрод, рекомендации, аналитика), аргументированно предлагать идеи по их внедрению и обосновывать ценность ИИ для продуктов и процессов.
Уверенно владеть Python как рабочим инструментом финтех‑специалиста
Слушатель сможет самостоятельно писать и разбирать код на Python, автоматизировать рутинные финансовые расчёты и проверки, быстро прототипировать идеи и эффективно взаимодействовать с разработчиками и дата‑сайентистами.
Профессионально работать с финансовыми данными и временными рядами
Слушатель сможет собирать, очищать и анализировать данные из разных источников, работать с временными рядами и табличными данными, готовить качественные данные для применения методов ИИ и принятия управленческих решений.
Визуализировать и интерпретировать сложные финансовые процессы
Слушатель сможет превращать «сырые» данные в наглядные графики и дашборды, видеть в них тренды, аномалии и возможности для оптимизации, говорить с менеджментом на языке фактов и визуальной аналитики.
Интегрировать ИИ и API в реальные финтех‑решения
Слушатель сможет подключаться к внешним финансовым сервисам и ИИ‑платформам, использовать ИИ‑агентов и языковые модели в прототипах финтех‑продуктов и становиться тем самым специалистом, который соединяет бизнес‑идеи, данные, ИИ и код в работающие решения.
Преимущества и условия внедрения модуля
01
Повышение практикоориентированности подготовки за счет включения в образовательную программу актуальных сценариев применения ИИ в реальном контексте финансовых технологий
02
Усиление связи образования с запросами индустрии благодаря изучению востребованных инструментов и задач, связанных с безопасностью, качеством, эффективностью и управлением на основе данных
03
Расширение прикладных компетенций обучающихся через освоение современных подходов к работе с данными, автоматизации, аналитике и созданию прототипов ИИ решений
04
Модуль предлагается вузам, реализующим программы высшего образования соответствующего отраслевого профиля
Что нужно знать студенту на старте
Пререквизиты. Учебные курсы, которые студент должен освоить перед началом обучения по модулю:
- Математика
- Математическая статистика
- Цифровая грамотность
- Научно-исследовательский семинар про применение количественных методов в профессиональной области
Материалы
Описание модуля, специальности и направления подготовки
Программа учебного модуля
Компетентностно-ролевая модель
Условия внедрения модуля (PDF, 200 Кб)