Schulungsübersicht
AI in Kreditrisiko: Grundlagen und Chancen
- Traditionelle vs. AI-basierte Kreditrisikomodelle
- Herausforderungen bei der Krediteinschätzung: Bias, Erklärbarkeit und Fairness
- Realwelt-Fallstudien zur Anwendung von AI in der Finanzierung
Daten für Credit Scoring-Modelle
- Quellen: transaktionelle, verhaltensbasierte und alternative Daten
- Datenaufbereitung und Feature Engineering für Kreditentscheidungen
- Umgang mit Ungleichgewicht und Datendürftigkeit in der Risikovoraussage
Machine Learning für Credit Scoring
- Logistische Regression, Entscheidungsbaum und Zufallswälder
- Gradient Boosting (LightGBM, XGBoost) zur Erhöhung der Scoringgenauigkeit
- Techniken zum Modellausbildung, -validierung und -anpassung
AI-gestützte Kreditvergabe-Prozesse
- Automatisierung von Schuldnersegmentierung und Risikoabschätzung für Kredite
- Verbesserter Aufschreibung und Genehmigungsprozess durch AI
- Dynamische Preisgestaltung und Optimierung der Zinssätze mit ML
Modellinterpretation und verantwortungsbewusste AI
- Erklärung von Vorhersagen mit SHAP und LIME
- Fairness in Kreditmodellen: Biaserkennung und -beseitigung
- Einhaltung der gesetzlichen Vorgaben (z.B. ECOA, GDPR)
Generative AI in Finanzierungsszenarien
- Verwendung von LLMs zur Überprüfung von Anträgen und Dokumentanalyse
- Prompt-Engineering für die Kommunikation mit Schuldnehmern und Einblicke
- Erzeugung synthetischer Daten für Modelltests
Strategie und Governance für AI in der Kreditwirtschaft
- Aufbau von internen AI-Kompetenzen im Vergleich zu externen Lösungen
- Best Practices für die Modelllebenszyklusmanagement und -governance
- Zukünftige Trends: Echtzeit Credit Scoring, Integration des Open Banking
Zusammenfassung und weitere Schritte
Voraussetzungen
- Grundverständnis von Kreditrisikogrundlagen
- Erfahrung mit Datenanalyse oder Business Intelligence-Tools
- Vertrautheit mit Python oder Bereitschaft, die grundlegenden Syntax zu lernen
Zielgruppe
- Kreditvergabe-Manager
- Kreditanalysten
- Fintech-Innovatoren
Erfahrungsberichte (1)
Ich habe sehr geschätzt, wie der Trainer alles präsentiert hat. Ich habe alles verstanden, auch wenn Finance nicht mein Bereich ist. Er stellte sicher, dass alle Teilnehmer auf einer Wellenlänge waren, während er die verbleibende Zeit einhielt. Die Übungen waren zu guten Intervallen platziert. Communication mit den Teilnehmern war immer vorhanden. Der Materialbestand war perfekt, weder zu viel noch zu wenig. Er hat sich auf etwas kompliziertere Themen sehr gut eingegangen, sodass sie von jedem verstanden werden konnten.
Diana
Kurs - ChatGPT for Finance
Maschinelle Übersetzung