Schulungsübersicht
Einführung in die generative KI im Finanzdienstleistungssektor
- Übersicht über generative KI und ihre Bedeutung für den Finanzdienstleistungsbereich
- Fallstudien zu AI-gestützten Lösungen im Risikomanagement, der Betrugserkennung und Kundeneinbindung
- Hauptvorteile und Herausforderungen beim Einsatz von generativer KI in der Finanzbranche
Umgebung einrichten
- Einführung in die OpenAI-API und Google Cloud Platform
- Einrichtung von Konten und Zugriff auf KI-Tools
- Grundlegende Konfigurationen und erste Einrichtungen
Entwicklung von AI-Lösungen für Risikomanagement
- Verständnis der Rolle von generativer KI im Risikomanagement
- Aufbau von AI-Modellen zur Kreditscore-Ermittlung und Kreditgenehmigung
- Bewertung von Risikofaktoren und Vorhersage finanzieller Ergebnisse
Betrugserkennung mit generativer KI
- Herausforderungen bei der Betrugserkennung und -prävention
- Nutzung von generativer KI für Anomalieerkennung und Mustervergleich
- Entwicklung von AI-Modellen zur Identifikation betrügerischer Aktivitäten
Verbesserung der Kundeneinbindung durch AI
- Personalisierung und Anpassung in den Finanzdienstleistungen
- Erstellen von AI-gestützten Chatbots für Kundensupport und Interaktion
- Verbesserung der Kundenerfahrung durch AI-gesteuerte Empfehlungen und Einsichten
Integration von generativer KI in Finanzsysteme
- API-Integration und Dateninteroperabilität
- Bereitstellung von AI-Modellen in Produktionsumgebungen
- Skalierung von AI-Lösungen zur Verarbeitung großer Mengen finanzieller Daten
Bewertung der Leistung und Interpretierbarkeit von AI
- Metriken und Standards für die Bewertung der AI-Leistung
- Interpretation von durch AI-generierten Einsichten und Empfehlungen
- Gewährleistung von Transparenz und Verantwortlichkeit bei AI-Entscheidungen
Ethische Aspekte in den AI-Finanzdienstleistungen
- Gewährleistung von Fairness und Nichtdiskriminierung in AI-Modellen
- Abklärung von Datenschutzzweifeln und Datenbeschützung
- Einhaltung von gesetzlichen Anforderungen und Branchenstandards
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Grundlegendes Verständnis finanzieller Konzepte
- Kenntnisse der Grundlagen von KI und maschinellem Lernen (empfohlen, aber nicht erforderlich)
Zielgruppe
- Finanzprofessionelle
- Fintech-Entwickler
- KI-Spezialisten
Erfahrungsberichte (2)
Die Durchgehen der verschiedenen Anwendungsfälle und Anwendungen von KI war hilfreich. Ich habe den Überblick über die verschiedenen KI-Agenten genossen.
Axel Schulz - CANARIE Inc
Kurs - Microsoft 365 Copilot: AI Productivity Across Word, Excel, PowerPoint, Outlook, and Teams
Maschinelle Übersetzung
Mir gefiel, dass der Trainer sehr viel Wissen hatte und es mit uns teilte
Daria Pawlak - LKQ POLSKA SPOLKA Z OGRANICZONA ODPOWIEDZIALNOSCIA
Kurs - Microsoft 365 Copilot Chat for Word, Excel, PowerPoint, and Outlook
Maschinelle Übersetzung