Vielen Dank für die Zusendung Ihrer Anfrage! Eines unserer Teammitglieder wird Sie in Kürze kontaktieren.
Vielen Dank, dass Sie Ihre Buchung abgeschickt haben! Eines unserer Teammitglieder wird Sie in Kürze kontaktieren.
Schulungsübersicht
KI-Grundlagen für Finanzprofis
- Was sind KI und maschinelles Lernen im Kontext des Finanzwesens
- Typen von KI-Modellen: Klassifikation, Regression, generative Modelle
- Verantwortungsvolle KI: Genauigkeit, Transparenz und ethischer Einsatz in der Berichterstattung
Automatisierung der Finanzdatenverarbeitung
- Nutzung von KI-Tools für die Datenerfassung und Extraktion aus PDFs und Tabellenkalkulationen
- Bereinigung und Transformation von Daten für die Analyse
- Auswertung unstrukturierter Finanztexte mit Hilfe von OCR, NLP und LLMs
KI-gestützte Analyse von Finanzberichten
- Automatisierte Verhältniswertanalyse und Benchmarking
- Trenderkennung und Varianzanalyse mittels maschinellem Lernen
- Visualisierung von Erkenntnissen über KI-gestützte Dashboards
Generative KI für die narrative Berichterstattung
- Nutzung von LLMs zur Erstellung von Managementzusammenfassungen und Varianzkommentaren
- Anlage von Management Discussion & Analysis (MD&A) mit KI-Unterstützung
- Prompt Engineering für finanzielles Storytelling und Genauigkeitssteuerung
Szenariorplanung und Prognostik mit KI
- Einführung in Szenariormodellierung und -simulation mittels ML
- Aufbau dynamischer Modelle für die Prognose von Umsatz, Aufwendungen und Cashflow
- Stresstest von Finanzdaten unter makroökonomischen Annahmen
Integration von KI in bestehende FP&A-Arbeitsabläufe
- Ergänzung von Tabellenkalkulations-Arbeitsabläufen durch Python oder KI-Plugins
- Kollaborative Werkzeuge und Automatisierung für Monats- und Quartalsabschlüsse
- Eingebettete KI in Excel, Power BI oder cloudbasierte FP&A-Plattformen
Prüfung, Governance und interne Kontrollen
- Erklärbarkeit von KI und Vorbereitung auf interne Audits
- Dokumentation von Annahmen und KI-Ergebnissen für die Compliance
- Festlegung von Kontrollen für KI-gestützte Prozesse in der Finanzberichterstattung
Zusammenfassung und weitere Schritte
Voraussetzungen
- Vertrautheit mit wesentlichen Finanzberichten und Kennzahlen
- Erfahrung in der Nutzung von Tabellenkalkulationen oder grundlegenden Datenwerkzeugen
- Einschlägige Bekanntschaft mit Python oder die Bereitschaft, KI-gestützte Schnittstellen zu nutzen
Zielgruppe
- Analysten im Corporate Finance
- FP&A-Teams
- Controller
14 Stunden
Erfahrungsberichte (1)
Die Hintergrundinformationen / Theorie der LLMs, die Übung
Joanne Wong - IPG HK Limited
Kurs - Applied AI for Financial Statement Analysis & Reporting
Maschinelle Übersetzung
