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Schulungsübersicht

KI-Grundlagen für Finanzfachleute

  • Was sind KI und Machine Learning im Finanzkontext?
  • Arten von KI-Modellen: Klassifikation, Regression, generative Modelle
  • Verantwortungsvoller Umgang mit KI: Genauigkeit, Transparenz und ethische Nutzung in der Berichterstattung

Automatisierung der Verarbeitung finanzieller Daten

  • Nutzung von KI-Tools für das Einlesen und Extrahieren von Daten aus PDFs und Tabellenkalkulationen
  • Bereinigung und Transformation der Daten für die Analyse
  • Einsatz von OCR, NLP und LLMs zur Interpretation unstrukturierter Finanztexte

KI-gestützte Analyse von Finanzberichten

  • Automatisierte Kennzahlenanalyse und Benchmarking
  • Erkennung von Trends und Varianzanalysen mittels Machine Learning
  • Visualisierung der Erkenntnisse mit KI-gestützten Dashboards

Generative KI für narrative Berichterstattung

  • Erstellung von Executive Summaries und Varianzerklärungen mittels LLMs
  • Erstellung der Management Discussion & Analysis (MD&A) mit KI-Unterstützung
  • Prompt Engineering für finanzbezogenes Storytelling und Kontrolle der Genauigkeit

Szenarioplanung und Prognose mit KI

  • Einführung in die Szenariomodellierung und Simulation mit Machine Learning
  • Aufbau dynamischer Modelle für Umsatz-, Kosten- und Cashflow-Prognosen
  • Stresstests der Finanzdaten unter makroökonomischen Annahmen

Integration von KI in bestehende FP&A-Workflows

  • Erweiterung von Tabellenkalkulationsworkflows um Python oder KI-Plugins
  • Collaborative Tools und Automatisierung für monatliche/quarterly Abschlüsse
  • Einbettung von KI in Excel, Power BI oder cloudbasierte FP&A-Plattformen

Audit, Governance und interne Kontrollen

  • Nachvollziehbarkeit von KI-Ergebnissen und Vorbereitung auf interne Audits
  • Dokumentation von Annahmen und KI-Ausgaben zur Einhaltung der Compliance-Anforderungen
  • Festlegung von Kontrollmechanismen für KI-unterstützte Prozesse in der Finanzberichterstattung

Zusammenfassung und nächste Schritte

Voraussetzungen

  • Vertrautheit mit den wichtigsten Finanzberichten und Kennzahlen
  • Erfahrung im Umgang mit Tabellenkalkulationsprogrammen oder grundlegenden Datenwerkzeugen
  • Erste Kenntnisse in Python oder die Bereitschaft, KI-verbesserte Benutzeroberflächen zu nutzen

Zielgruppe

  • Finanzanalysten im Unternehmenskontext
  • FP&A-Teams
  • Controller
 14 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Erfahrungsberichte (1)

Kommende Kurse

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