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Schulungsübersicht

Einführung in Generative KI

  • Überblick über generative Modelle und deren Relevanz für das Finanzwesen
  • Arten generativer Modelle: LLMs, GANs, VAEs
  • Stärken und Grenzen im finanziellen Kontext

Generative Adversarial Networks (GANs) für das Finanzwesen

  • Funktionsweise von GANs: Generatoren vs. Diskriminatoren
  • Anwendungen bei der Erzeugung synthetischer Daten und Betrugssimulationen
  • Fallstudie: Generierung realistischer Transaktionsdaten zum Testen

Large Language Models (LLMs) und Prompt Engineering

  • Wie LLMs Finanztexte verstehen und generieren
  • Erstellen von Prompts für Prognosen und Risikoanalysen
  • Anwendungsfälle: Zusammenfassung von Finanzberichten, KYC (Know Your Customer), Erkennung von Warnsignalen

Finanzprognosen mit Generative KI

  • Zeitreihenprognosen mit hybriden LLM- und ML-Modellen
  • Szenarioerstellung und Stresstests
  • Anwendungsfall: Umsatzprognosen unter Nutzung strukturierter und unstrukturierter Daten

Betrugserkennung und Identifizierung von Anomalien

  • Einsatz von GANs zur Erkennung von Anomalien in Transaktionen
  • Aufspüren sich entwickelnder Betrugsmuster durch prompt-basierte LLM-Workflows
  • Modellbewertung: Falschpositive Ergebnisse im Vergleich zu echten Risikoindikatoren

Regulatorische und ethische Implikationen

  • Nachvollziehbarkeit und Transparenz bei generativen KI-Ausgaben
  • Risiko von Halluzinationen und Verzerrungen (Bias) in Finanzmodellen
  • Einhaltung regulatorischer Anforderungen (z. B. DSGVO, Basler Richtlinien)

Entwicklung generativer KI-Anwendungsfälle für Finanzinstitute

  • Erstellen von Business Cases zur internen Einführung
  • Balance zwischen Innovation und Risiko sowie Compliance
  • Governance-Rahmenwerke für den verantwortungsvollen Einsatz von KI

Zusammenfassung und weitere Schritte

Voraussetzungen

  • Grundlegende Kenntnisse in Finanzen und Risikomanagement
  • Erfahrungen mit Tabellenkalkulationen oder grundlegender Datenanalyse
  • Vertrautheit mit Python ist hilfreich, aber nicht erforderlich

Zielgruppe

  • Risikomanager
  • Compliance-Analysten
  • Finanzprüfer
 14 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Erfahrungsberichte (1)

Kommende Kurse

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