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Schulungsübersicht

Einführung in multimodale KI für den Finanzsektor

  • Überblick über multimodale KI und deren Anwendungen im Finanzwesen
  • Arten finanzieller Daten: strukturiert vs. unstrukturiert
  • Herausforderungen bei der Einführung von KI in Finanzen

Risikoanalyse mit multimodaler KI

  • Grundlagen des Finanz-Risikomanagements
  • Einsatz von KI für prädiktive Risikobewertung
  • Fallbeispiel: KI-gestützte Kredit-Scoring-Modelle

Betrugserkennung mittels KI

  • Häufige Arten von Finanzbetrug
  • KI-Techniken zur Anomalieerkennung
  • Strategien für Echtzeit-Betrugserkennung

Natural Language Processing (NLP) für die Analyse finanzieller Texte

  • Extrahieren von Erkenntnissen aus Finanzberichten und Nachrichten
  • Sentiment-Analyse zur Marktvorhersage
  • Einsatz von LLMs für regulatorische Compliance und Prüfung

Computer Vision in der Finanzbranche

  • Erkennung gefälschter Dokumente mit KI
  • Analyse von Handschrift und Unterschriften zur Authentifizierung
  • Fallbeispiel: KI-gestützte Scheckprüfung

Verhaltensanalyse zur Betrugserkennung

  • Nachverfolgung des Kundenverhaltens mit KI
  • Biometrische Authentifizierung und Betrugsprävention
  • Analyse von Transaktionsmustern auf verdächtige Aktivitäten

Entwicklung und Bereitstellung von KI-Modellen für Finanzen

  • Datenvorverarbeitung und Feature-Engineering
  • Training von KI-Modellen für Finanzanwendungen
  • Deployment von KI-basierten Betrugserkennungssystemen

Regulatorische und ethische Aspekte

  • KI-Governance und Compliance in Finanzinstituten
  • Bias und Fairness in KI-Modellen für Finanzen
  • Best Practices für verantwortungsvollen KI-Einsatz im Finanzwesen

Zukunftstrends der KI-gestützten Finanzbranche

  • Fortschritte in der KI-gestützten Finanzprognose
  • Neu auftauchende KI-Techniken zur Betrugsprävention
  • Die Rolle der KI in der Zukunft von Bankwesen und Investitionen

Zusammenfassung und nächste Schritte

Voraussetzungen

  • Grundkenntnisse in KI- und Machine-Learning-Konzepten
  • Verständnis für Finanzdaten und Risikomanagement
  • Erfahrung mit Python-Programmierung und Datenanalyse

Zielgruppe

  • Finanzfachleute
  • Datenanalysten
  • Risikomanager
  • KI-Ingenieure im Finanzsektor
 14 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Erfahrungsberichte (1)

Kommende Kurse

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