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Schulungsübersicht

Einführung in KI

  • Definition und Kernkonzepte
  • Entwicklung und Arten von KI
  • KI in Unternehmen und der IT

Überblick über das IT-Audit

  • Ziel und Umfang des IT-Audits
  • Schlüsselkonzepte im IT-Audit: Governance, Risiko und Compliance
  • Traditionelles versus KI-gestütztes IT-Audit

KI-Technologien im IT-Audit

  • Machine Learning
  • Natural Language Processing (NLP)
  • Robotic Process Automation (RPA)
  • Data Analytics

Datenerfassung und -analyse

  • Datenquellen im IT-Audit
  • Einsatz von KI zur Datenanalyse
  • Predictive Analytics im IT-Audit

KI-gestützte Risikobewertung

  • Identifizierung und Bewertung von Risiken mit KI
  • Automatisierung von Risikobewertungen
  • KI-Tools für kontinuierliches Monitoring und Auditing

Implementierung von KI in IT-Audit-Prozessen

  • KI-gestützte Audit-Planung
  • Automatisierung von Audit-Verfahren mit KI
  • Echtzeit-Audit-Berichterstattung und KI-Dashboards

Ethische Überlegungen und Herausforderungen

  • KI-Voreingenommenheit und Fairness
  • Datenschutz und Sicherheit bei KI-Audits
  • Rechtliche und regulatorische Auswirkungen

KI im Cybersecurity-Audit

  • Einsatz von KI zur Erkennung und Reaktion auf Sicherheitsvorfälle
  • Audit von KI-gestützten Cybersicherheitssystemen

KI-Governance und IT-Audit

  • KI in IT-Governance-Rahmenwerken
  • Rolle von IT-Audits in der KI-Governance

Zukunftstrends im Bereich KI und IT-Audit

  • Aufkommende KI-Technologien, die das IT-Audit beeinflussen
  • Vorbereitung auf die Zukunft von KI im IT-Audit

Zusammenfassung und nächste Schritte

Voraussetzungen

  • Grundkenntnisse in IT-Audit-Konzepten
  • Grundlegendes Verständnis von künstlicher Intelligenz, Machine Learning und Data Analytics

Zielgruppe

  • IT-Audits
  • KI- und Datenanalysten
 14 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Erfahrungsberichte (3)

Kommende Kurse

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