AI for Banking
Certification européenne validant la maîtrise des technologies IA appliquées au secteur bancaire : détection de fraude, scoring crédit, conformité réglementaire et automatisation des processus métiers.
Key skills
- ✓Déployer des modèles ML pour le scoring crédit et l'analyse de risque
- ✓Implémenter des systèmes de détection de fraude en temps réel
- ✓Garantir la conformité RGPD et explicabilité des modèles (XAI)
- ✓Automatiser les processus KYC/AML avec NLP et computer vision
Market equivalents
This PROVA certification covers the competency scope expected by the following certifications:
Is this right for you?
✓ This certification is right for you if:
- →Data Scientists et ML Engineers en transition vers la finance
- →Analystes risques et conformité souhaitant maîtriser l'IA
- →Chefs de projet transformation digitale bancaire
✗ This certification is not suitable if:
- →Débutants sans expérience ML → orienter vers 'Machine Learning Foundations' (PROVA-MLF-501)
- →Experts IA cherchant architecture distribuée bancaire → orienter vers 'AI Systems Architect - Finance' (Master 801)
Prerequisites & eligibility
Connaissances fondamentales en machine learning et compréhension des enjeux bancaires. Expérience pratique en Python recommandée.
Purchase options
Exam voucher, LMS pathway, bundle packs — build your order
Options d'achat
Composez votre parcours — voucher d'examen, préparation LMS, packs entreprise.
Skills assessed
Modèles prédictifs bancaires
Concevoir et déployer des modèles de scoring crédit, détection d'anomalies et prévision de défaut conformes aux exigences réglementaires.
Détection de fraude IA
Implémenter des systèmes temps réel de détection de fraudes transactionnelles utilisant machine learning et règles métiers hybrides.
Conformité et explicabilité
Assurer la conformité RGPD, BÂLE III et directives EBA via l'explicabilité des modèles (SHAP, LIME) et la gouvernance des données.
Automatisation KYC/AML
Automatiser les processus de connaissance client et lutte anti-blanchiment via NLP, OCR et analyse comportementale.
Exam format
Curriculum
Fondamentaux IA pour la banque
Écosystème et acteurs bancaires européens. Contraintes réglementaires (RGPD, BÂLE, EBA). Types de données financières et leur traitement. Architecture MLOps adaptée au secteur bancaire. Gouvernance des modèles et comités de validation. Principes de fairness, biais algorithmiques et discrimination. Sécurité et confidentialité des données clients.
Scoring crédit et analyse de risque
Modèles de scoring traditionnels et avancés (régression logistique, arbres de décision, XGBoost, réseaux de neurones). Feature engineering pour données financières. Calibration et validation de modèles. Métriques d'évaluation spécifiques (Kolmogorov-Smirnov, Gini, AUC-ROC, lift curves). Stress testing et backtesting. BÂLE III/IV et approche IRB (Internal Ratings-Based). Interprétabilité réglementaire et documentation. Gestion du défaut de paiement et provisions.
Détection de fraude et anomalies
Typologie des fraudes bancaires (carte, virement, identité). Approches supervisées vs non supervisées. Détection temps réel vs analyse batch. Algorithmes : isolation forests, one-class SVM, autoencoders, LSTM pour séquences temporelles. Graph neural networks pour réseaux de fraude. Gestion des classes déséquilibrées. Optimisation du taux de faux positifs. Feedback loops et apprentissage continu. Règles métiers hybrides et systèmes experts. Cas pratiques : fraude carte bancaire, blanchiment d'argent.
Conformité, KYC/AML et NLP bancaire
RGPD et droit à l'explication des décisions automatisées. Directives EBA sur l'IA et le machine learning. Exigences ACPR et régulateurs nationaux. Processus KYC : extraction d'entités nommées (NER), OCR sur documents d'identité, vérification biométrique. Lutte anti-blanchiment (AML) : analyse de transactions suspectes, détection de patterns, scoring de risque. Screening sanctions internationales et listes PEP. NLP pour analyse de documents réglementaires. Chatbots bancaires et analyse de sentiment. Explicabilité des décisions : SHAP values, LIME, counterfactual explanations. Documentation et auditabilité des modèles.
How to fund your certification
3 options to cover the cost of your certification
OPCO — Employer funding
Ask your employer to cover the cost through your OPCO (employee training plan).
Personal — €450 incl. VAT
Secure online payment by credit card (Stripe).
Business rate: €585 excl. VAT
Frequently asked questions
Cette certification couvre-t-elle les aspects réglementaires européens ?
Absolument. Contrairement aux certifications américaines généralistes, PROVA AI for Banking intègre nativement RGPD, directives EBA, BÂLE III/IV, ACPR et MiFID II. L'explicabilité des modèles et la conformité réglementaire européenne représentent 30% du référentiel.
Dois-je connaître des frameworks ML spécifiques ?
L'examen est agnostique aux frameworks, mais vous devez maîtriser les concepts de scikit-learn, XGBoost, LightGBM et comprendre les architectures de deep learning (TensorFlow/PyTorch). Les cas pratiques évaluent votre capacité à choisir et justifier les approches appropriées.
Quelle différence avec une certification ML généraliste ?
Cette certification se concentre exclusivement sur les cas d'usage bancaires : scoring crédit, détection de fraude, KYC/AML, conformité réglementaire. Elle intègre les contraintes métiers réelles (explicabilité, fairness, validation réglementaire) absentes des certifications ML généralistes.
Les modèles de langage (LLM) sont-ils couverts ?
Oui, dans le contexte bancaire : chatbots clients, analyse de documents réglementaires, extraction d'informations KYC, détection de transactions suspectes via analyse textuelle. L'accent est mis sur les applications pratiques et les risques (hallucinations, confidentialité).
Cette certification est-elle reconnue par les banques européennes ?
PROVA est référencée par des établissements bancaires majeurs en France, Belgique et Luxembourg. Le certificat aligné EQF 6 facilite la reconnaissance RH et la mobilité intra-européenne, contrairement aux certifications américaines sans équivalence formelle.
They got certified
« Excellente certification pour comprendre les spécificités bancaires. Les cas pratiques sur le scoring crédit et la conformité RGPD m'ont directement servi dans mon poste. Enfin une certification européenne qui parle notre langage réglementaire. »
« Venant de la conformité sans background technique fort, j'ai apprécié l'équilibre entre rigueur ML et exigences métiers. Le module sur l'explicabilité des modèles est indispensable pour dialoguer avec les régulateurs. »
« Formation très opérationnelle qui couvre vraiment les problématiques terrain : gestion des faux positifs en fraude, feature engineering sur données financières, validation réglementaire. Bien plus pertinent que les certifications cloud généralistes pour notre secteur. »
International recognition
Couvre des domaines similaires aux certifications AWS ML Specialty ou Google Professional ML Engineer appliqués à la finance, avec focus réglementaire européen absent des certifications américaines.
AWS et Google Cloud sont des marques déposées d'Amazon Web Services Inc. et Google LLC respectivement. PROVA est indépendant et non affilié à ces organisations.
Your certification pathway
Before, during, after — the recommended progression
Droits du candidat
Transparence
Les critères de décision et le barème sont documentés et accessibles avant l'examen.
Droit d'appel
Toute décision peut être contestée dans les 30 jours. Examen par un tiers indépendant.
Plainte
Toute personne peut signaler un dysfonctionnement. Formulaire public accessible sans compte.