Cours de finance numérique

Leçon 1 • Aperçu du paysage réglementaire

Décrit les catégories fonctionnelles de la réglementation régissant la finance numérique dans le monde. Définit les attentes concernant les thèmes de conformité qui seront abordés tout au long du cours.

Leçon 2 • Modèles économiques en finance numérique

Passe en revue les modèles de revenus, notamment les frais de plateforme, les marges d'intérêt et la monétisation des données. Relie le choix du modèle économique au positionnement concurrentiel.

Leçon 3 • Aperçu des technologies habilitantes

Présente les technologies de base qui alimentent la finance numérique sans entrer dans des détails techniques approfondis. Fournit un contexte pour les chapitres suivants consacrés aux technologies.

Leçon 4 • Définir la finance numérique aujourd'hui

Établit une définition précise de la finance numérique et de son périmètre couvrant les paiements, le crédit et l'investissement. Ancre tous les chapitres suivants dans une terminologie commune.

Leçon 1 • Portefeuilles mobiles et numériques

Examine l'architecture des portefeuilles, le mécanisme de valeur stockée et l'intégration avec les systèmes de fidélité et d'identité. Montre comment les portefeuilles agrégent plusieurs instruments de paiement.

Leçon 2 • Architecture des systèmes de paiement

Explique comment les messages de paiement circulent entre les payeurs, les bénéficiaires et les intermédiaires. Établit le vocabulaire technique utilisé tout au long de ce chapitre.

Leçon 3 • Produits de paiement par carte

Couvre les mécanismes des cartes de débit, de crédit et prépayées, y compris les processus d'autorisation et de contestation. Relie l'économie des cartes à la rentabilité de l'émetteur et de l'acquéreur.

Leçon 4 • Paiements en temps réel et instantanés

Analyse les rails de paiement en temps réel, leurs principes de conception et leurs cas d'utilisation dans les contextes de détail et d'entreprise. Met en lumière les implications des règlements instantanés sur la liquidité et le risque.

Leçon 1 • Données alternatives dans la souscription

Explore les sources de données non traditionnelles telles que l'historique des transactions, les paiements de services publics et les signaux comportementaux. Évalue leur pouvoir prédictif et leurs implications en matière d'équité.

Leçon 2 • Modèles de souscription automatisés

Couvre la construction de scorecards, le déploiement de modèles d'apprentissage automatique et la gouvernance des modèles dans le crédit. Relie la précision du modèle aux mesures de performance du portefeuille.

Leçon 3 • Octroi numérique et onboarding

Détaille le parcours de candidature numérique de bout en bout, de la vérification d'identité à la génération d'offre de prêt. Relie les choix de conception UX aux résultats de conversion et de fraude.

Leçon 4 • Fondamentaux du crédit pour les prêteurs numériques

Passe en revue les concepts de crédit de base, notamment l'évaluation du risque, la tarification et la gestion de portefeuille dans un contexte numérique. Ancre le contenu technique ultérieur dans les principes financiers.

Leçon 1 • Fondamentaux de l'architecture blockchain

Explique les blocs, les chaînes, les mécanismes de consensus et les types de nœuds sans supposer de connaissances techniques préalables. Construit le vocabulaire nécessaire aux discussions appliquées sur la DLT.

Leçon 2 • Actifs numériques et tokenisation

Couvre la tokenisation d'actifs, les normes de jeton et le spectre allant des jetons utilitaires aux jetons de sécurité. Prépare les étudiants aux discussions sur la stratégie des actifs numériques.

Leçon 3 • Monnaies numériques de banque centrale

Analyse les choix de conception des CBDC, y compris les modèles de détail et de gros et leurs implications pour la politique monétaire. Situe les CBDC dans le paysage plus large de la monnaie numérique.

Leçon 4 • Cas d'utilisation de la DLT dans les services financiers

Évalue les applications éprouvées et émergentes de la DLT dans le règlement, le financement du commerce international et l'identité. Applique un cadre structuré pour évaluer l'adéquation de la DLT par rapport aux bases de données traditionnelles.

Leçon 1 • Applications de l'IA dans la fraude et le risque

Examine la détection des fraudes en temps réel, la détection des anomalies et les modèles d'IA pour le risque de crédit en production. Aborde la gestion des faux positifs et l'intégration opérationnelle.

Leçon 2 • Modélisation prédictive en finance

Présente les modèles de régression, de classification et de séries temporelles appliqués aux prévisions d'attrition, de défaut et de revenus. Relie la sélection du modèle au cadrage du problème métier.

Leçon 3 • IA responsable et gouvernance des modèles

Aborde l'équité, l'explicabilité et les attentes réglementaires pour les modèles d'IA dans les services financiers. Équipe les étudiants pour construire des cadres de gouvernance pour le déploiement de l'IA.

Leçon 4 • Analyse descriptive et diagnostique

Applique le résumé statistique et l'analyse des causes profondes aux ensembles de données financières. Développe la pensée analytique nécessaire avant l'introduction de la modélisation prédictive.

Leçon 1 • Conception de produits et personnalisation

Applique la conception centrée sur l'utilisateur et la personnalisation basée sur les données au développement de produits bancaires numériques. Montre comment la personnalisation stimule l'engagement et la vente croisée.

Leçon 2 • Stack technologique de base bancaire

Examine les systèmes bancaires centraux traditionnels, les alternatives cloud natives et les architectures de microservices. Relie les choix technologiques aux résultats d'agilité, de coût et d'évolutivité.

Leçon 3 • Acquisition et onboarding de clients

Couvre les canaux d'acquisition numérique, l'optimisation de l'entonnoir d'onboarding et l'automatisation du KYC. Relie le coût d'acquisition à la valeur vie dans l'économie de la banque numérique.

Leçon 4 • Économie unitaire et stratégie de passage à l'échelle

Analyse le coût d'acquisition client, la valeur vie et la marge sur coûts variables pour les banques numériques. Identifie les leviers qui génèrent la rentabilité à grande échelle.

Leçon 1 • Exigences de sécurité réglementaires

Passe en revue les contrôles de sécurité obligatoires, les obligations de tests d'intrusion et les règles de notification des violations. Relie les exigences de conformité à la conception du programme de sécurité opérationnelle.

Leçon 2 • Paysage des menaces en finance numérique

Catalogue les principales menaces cyber et de fraude auxquelles sont confrontées les institutions financières numériques aujourd'hui. Établit un état d'esprit basé sur le risque pour tout le contenu de sécurité ultérieur.

Leçon 3 • Réponse aux incidents et reprise

Décrit la classification des incidents, les playbooks de réponse et les procédures de reprise pour les événements cyber financiers. Prépare les étudiants à diriger ou soutenir une réponse structurée aux incidents.

Leçon 4 • Systèmes de détection et de prévention de la fraude

Examine les systèmes de détection de fraude basés sur des règles et sur l'apprentissage automatique, ainsi que leur intégration opérationnelle. Aborde le compromis vitesse-précision dans les décisions de fraude en temps réel.

Leçon 1 • Conformité en matière de LCB et de lutte contre la criminalité financière

Couvre l'ensemble du cycle de vie du programme de lutte contre le blanchiment d'argent, de l'évaluation des risques à la déclaration des activités suspectes. Relie les obligations LCB aux décisions de conception de produits numériques.

Leçon 2 • Cadres de banque ouverte et de partage de données

Analyse les mandats de banque ouverte, les normes d'API et les architectures de gestion du consentement. Évalue les opportunités stratégiques créées par la portabilité des données pour les entreprises de finance numérique.

Leçon 3 • Mesure et communication de la valeur de la finance numérique

Définit les KPI, les OKR et les indicateurs de niveau conseil d'administration pour les initiatives de finance numérique. Équipe les étudiants pour présenter la stratégie et la performance aux parties prenantes senior.

Leçon 4 • Solutions et applications RegTech

Passe en revue les outils RegTech pour l'automatisation du KYC, de la surveillance des transactions et du reporting réglementaire. Montre comment la technologie réduit les coûts de conformité et les taux d'erreur.