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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
Erfahrungsberichte (1)
Die Hintergrundinformationen / Theorie der LLMs, die Übung
Joanne Wong - IPG HK Limited
Kurs - Applied AI for Financial Statement Analysis & Reporting
Maschinelle Übersetzung