Schulungsübersicht
Tag 1: Einführung in Big Data und KI im Banking
-
Überblick über Big Data im Banking
- Definition und Merkmale von Big Data
- Bedeutung von Big Data für den Bankensektor
-
Einführung in KI im Banking
- Überblick über KI-Konzepte und Anwendungen
- Das Zusammenspiel von Big Data und KI
-
Regulatorischer Rahmen
- Verständnis der Bankauflagen und Prüfungsprozesse
- Rolle von Daten und Technologien bei der Einhaltung regulatorischer Anforderungen
Tag 2: Big-Data-Technologien und Frameworks
-
Big-Data-Tools und Technologien
- Überblick über Hadoop, Spark und andere Big-Data-Plattformen
-
Datenquellen im Banking
- Identifizierung und Nutzung interner und externer Datenquellen
-
Best Practices im Datenmanagement
- Sicherstellung von Datenqualität, Sicherheit und Governance
Tag 3: KI-Methoden für Bankprüfungsprozesse
-
Grundlagen von Machine Learning und KI
- Schlüsselkonzepte im Machine Learning und in der KI
- Überwachtes vs. unüberwachtes Lernen
-
Anwendungen von KI bei Bankprüfungen
- Risikobewertung, Betrugserkennung und Anomalie-Erkennung
-
Modellentwicklung und -bewertung
- Aufbau prädiktiver Modelle für Bankprüfungen
- Wichtige Leistungskennzahlen und Bewertungstechniken
Tag 4: Datenanalyse für effektive Prüfungen
-
Datenanalysetechniken
- Explorative Datenanalyse und Visualisierung
- Statistische Methoden und Data-Mining-Techniken im Banking-Kontext
-
Implementierung von Analysen für Prüfungen
- Nutzung von Analysen zur Identifikation von Trends, Mustern und Risiken
- Entwicklung von Dashboards und Reporting-Tools für regulatorische Bewertungen
-
Ethik und Compliance
- Ethische Aspekte des Einsatzes von Big Data und KI im Banking
- Bewältigung von Compliance- und regulatorischen Herausforderungen
Tag 5: Zukunftstrends und Implementierungsstrategien
-
Aufkommende Technologien in der Bankprüfung
- Überblick über Innovationen, die das Banking beeinflussen (z. B. Blockchain, Natural Language Processing)
-
Implementierungsplanung
- Best Practices für die Integration von Big Data und KI in Bankprüfungsprozesse
- Fahrplan für Technologieadoptierung und Change Management
-
Herausforderungen und Lösungen
- Diskussion aktueller Herausforderungen bei der Einführung neuer Technologien
- Strategien zur Überwindung von Hindernissen bei der Implementierung von KI und Big Data
-
Zusammenfassung und Abschluss
- Wiederholung der wichtigsten Erkenntnisse aus der Schulung
- Q&A-Runde und Feedback-Erhebung
Voraussetzungen
Dieses Programm zielt darauf ab, Banken-Fachkräfte zu befähigen, Prüfungsprozesse zu optimieren, datenbasierte Entscheidungsfindungen zu verbessern, das Risikomanagement zu stärken und aufkommende Technologien wirksam in ihre Abläufe zu integrieren. Die Teilnehmenden gewinnen Einblicke in die aktuelle Landschaft von Big Data und KI im Finanzsektor, sodass sie diese Tools zur Steigerung der operationellen Effizienz und des Wettbewerbsvorteils nutzen können.
Erfahrungsberichte (2)
Trainingsstimmung, Trainerkenntnisse und aufschlussreiche Materialien
Rizma Aulia Rachman - Lembaga Penjamin Simpanan
Kurs - Big Data and AI in Connection to Bank Examination Process
Maschinelle Übersetzung
Übung zur Verwendung von KI in der täglichen Arbeit
Rahmad Sanjaya - Lembaga Penjamin Simpanan
Kurs - Big Data and AI in Connection to Bank Examination Process
Maschinelle Übersetzung
