Online training AI voor financiële dienstverlening. 

We starten met de basis: wat valt er wél en níet onder AI? U leert het verschil tussen regelsystemen, machine learning en diepe neurale netwerken, en waar “gewone automatisering” ophoudt en AI begint. Met concrete voorbeelden uit de financiële wereld zodat u het in uw eigen context begrijpt. Ook kunt u scherp beoordelen of een oplossing echt AI inzet en wat dat betekent voor risico, kosten en resultaat.

We presenteren de belangrijkste AI-typen: taalmodellen (LLM’s), computer vision en beslissingsmodellen. U krijgt een realistisch beeld van wat deze systemen goed kunnen (samenvatten, classificeren, extractie) en waar ze struikelen (hallucinaties, datakwaliteit, modeldrift). Zo kunt u kansen herkennen én de juiste waarborgen vragen aan leveranciers en teams.

In financiële besluitvorming moet u kunnen uitleggen waarom een model tot een uitkomst komt. We behandelen technieken en ontwerpkeuzes die uitlegbaarheid vergroten en hoe u bias ontdekt, meet en vermindert. Het resultaat: beslissingen die verdedigbaar zijn richting klant, toezichthouder en interne audit.

Verantwoord AI-gebruik begint bij duidelijke principes en processen. U leert hoe u menselijk toezicht organiseert, welke transparantie klanten mogen verwachten en hoe u fairness borgt zonder de performance te verliezen. We vertalen ethiek naar praktische checks die in uw dagelijkse workflow passen.

Aan de hand van cases ziet u waar AI direct waarde toevoegt: snellere risico-inschatting, efficiëntere schadedossiers, scherpere fraudesignalen, automatische document-extractie en betere klantbediening. Per use case bespreken we doelen, databehoefte, meetbare KPI’s en typische valkuilen, zodat u gerichte pilots kunt draaien.

We geven een eerste oriëntatie op de EU AI Act: risicoklassen, verplichtingen en documentatie-eisen. Daarbij leggen we de koppeling met bestaande kaders zoals AVG (privacy), Wft/IDD (zorgplicht en transparantie), DORA (operationele weerbaarheid) en Solvency II (governance en risicobeheer). U weet waar u op moet letten en wie intern aan zet is.

Goed werkende AI vraagt om duidelijke verantwoordelijkheden. U leert hoe u rollen vastlegt (eigenaar, modelbeheer, compliance), een eenvoudig AI-register bijhoudt en wanneer u een impact assessment uitvoert. Ook komen monitoring, incidentmeldingen en audit-spoor aan bod, zodat u aantoonbaar “in control” bent.

Na elk hoofdstuk checkt u de kern met korte quizzen. U sluit af met een eindtoets die de belangrijkste leerdoelen meet en ontvangt een certificaat als bewijs van afronding. Handig voor compliance-dossiers en als interne kwaliteitsstandaard voor uw team.