Projektowanie asystenta finansowego opartego na AI
1 750 PLN
Jednorazowa opłata lub 2 raty
Cena obejmuje materiały, dostęp do platformy przez 12 miesięcy i certyfikat. Faktura VAT dostępna.
Pozostało: 14 miejsc
Zapisz się teraz
Projektowanie produktów AI Średniozaawansowany

Projektowanie asystenta finansowego opartego na AI

Czas czytania 9 minut
Czas trwania 8 tygodni
Data publikacji 2026 02 26
Opublikowano: 2026 02 26  ·  Wyświetlenia: 113  ·  Polubienia: 992

Opis

Dobry asystent finansowy AI to nie tylko sprawny model predykcyjny. To przede wszystkim produkt, który użytkownik rozumie i któremu ufa. Projektowanie takiego produktu wymaga zrozumienia zarówno możliwości algorytmów, jak i psychologii decyzji finansowych.

Dla kogo jest ten program

Program jest skierowany do osób odpowiedzialnych za kształt produktu: product managerów, projektantów UX i analityków biznesowych. Nie wymaga umiejętności programowania, ale zakłada znajomość podstawowych pojęć z zakresu danych i produktów cyfrowych.

Uczestnicy uczą się definiować wymagania dla systemów AI, oceniać ograniczenia modeli i projektować interfejsy, które komunikują niepewność predykcji w sposób zrozumiały dla użytkownika końcowego.

Realne wyzwania produktowe

Kurs opiera się na studiach przypadków z sektora fintech. Analizujemy konkretne decyzje projektowe: kiedy pokazywać użytkownikowi prognozę, jak prezentować zakres błędu modelu i jak budować zaufanie bez wprowadzania w błąd.

Uczestnicy pracują w małych grupach nad własnym konceptem produktu finansowego z warstwą AI. Projekt jest oceniany pod kątem wykonalności technicznej, użyteczności i zgodności z regulacjami finansowymi.

Produkt, który nie komunikuje swoich ograniczeń, prędzej czy później zawiedzie użytkownika w ważnym momencie finansowym.

Program

Program kursu

  • Część 1 - Możliwości i granice systemów AI w finansach

    Co modele potrafią, a czego nie. Jak oceniać jakość rekomendacji bez wiedzy technicznej.

  • Część 2 - Psychologia użytkownika i decyzje finansowe

    Jak ludzie reagują na algorytmiczne rekomendacje finansowe. Projektowanie dla różnych poziomów zaufania.

  • Część 3 - Definiowanie wymagań dla systemów AI

    Tworzenie specyfikacji funkcjonalnych i niefunkcjonalnych dla zespołów data science. Wspólny język produktu i inżynierii.

  • Część 4 - Studia przypadków z rynku fintech

    Analiza istniejących produktów: co działa, co zawodzi i dlaczego. Wnioski aplikowalne do własnych projektów.

  • Część 5 - Prezentacja i ocena projektu końcowego

    Peer review i sesja feedbacku z ekspertami z branży finansowej i technologicznej.