Schulungsübersicht

Einführung in das Prompt Engineering im Finanzwesen

  • Verständnis von Prompt Engineering und KI-Modellen
  • Anwendungen von künstlich-intelligenzgesteuerten Prompts in der finanztechnischen Analyse
  • Überblick über KI-Tools und APIs für das Finanzwesen

Verwendung von KI zur finanziellen Prognose

  • Generierung von finanziellen Prognosen mit KI-Prompts
  • Analyse historischer Daten für Trendsprognosen
  • Verbesserung der Genauigkeit durch Optimierung von Prompts

Marktstimmungsanalyse mit KI

  • Gewinnung von Erkenntnissen aus finanztechnischen Nachrichten und Berichten
  • Verwendung von NLP-gestützten Prompts für die Stimmungsanalyse
  • Integration der künstlich-intelligenzgestützten Stimmungsanalyse in finanztechnische Modelle

Automatisierung von Finanzberichten

  • Generierung von Finanzzusammenfassungen mit KI
  • Automatische Datenaufbereitung aus Berichten
  • Sicherstellung der Konsistenz und Compliance in künstlich-intelligenzgenerierten Berichten

Risikobewertung und Betrugserkennung

  • Entwicklung von risikobewertungsmodellen mit KI-Unterstützung
  • Optimierung von KI-Prompts für die Betrugserkennung
  • Fallstudien zur künstlich-intelligenzgestützten Finanzrisikomanagement

Verbesserung der Entscheidungsfindung durch KI

  • Nutzung von KI für die Optimierung von Investitionsstrategien
  • Szenarioanalyse und Stress-Tests mit KI-Unterstützung
  • Best Practices für künstlich-intelligenzgestützte finanzielle Entscheidungsfindung

Ethische und Compliance-Betrachtungen in der KI-gestützten Finanzwelt

  • Sicherstellung ethischen Nutzens von KI in finanztechnischen Dienstleistungen
  • Einfluss von KI-Voreingenommenheit auf die finanzielle Entscheidungsfindung
  • Regulatorische Aspekte und KI-Compliance-Frameworks

Praktische Übungen und Anwendungen in der realen Welt

  • Erstellung von finanztechnischen Prognosemodellen mit KI-Prompts
  • Entwicklung eines risikobewertungstools mit KI-Unterstützung
  • Automatisierung der Marktstimmungsanalyse

Zusammenfassung und weitere Schritte

Voraussetzungen

  • Grundkenntnisse der Finanzwesen und finanzanalytischen Methoden
  • Erfahrung mit Datenanalyse und finanzanalytischen Modellen
  • Vertrautheit mit KI- und Maschinelles-Lernen-Konzepten (empfohlen)

Zielgruppe

  • Finanzanalysten
  • Risikomanager
  • Fintech-Entwickler
 14 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Erfahrungsberichte (1)

Kommende Kurse

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