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Schulungsübersicht

Einführung in WrenAI für Finanzanalytik

  • Wichtige Funktionen und Vorteile für Finance-Teams
  • Vergleich mit traditionellen BI-Tools
  • Fachspezifische Anwendungsfälle

Modellierung finanzieller Daten in WrenAI

  • Definition von KPIs für die Finanzperformance
  • Standardisierte Kennzahlen für FP&A und Risikoaufbereitung
  • Verwaltung von Finanzdatenquellen

Regulatorische und Audit-bezogene Aspekte

  • Compliance-Rahmenwerke in der Finanzberichterstattung
  • Audit-freundliches Dashboard-Design
  • Sicherstellung von Datenintegrität und Nachverfolgbarkeit

Gestaltung regulatorisch bewusster Dashboards

  • Erstellung von Dashboards für das Risikomanagement
  • Integration von Compliance-Checks und Anmerkungen
  • Nutzerrollen und Zugriffskontrollen in Finanz-Dashboards

Integration mit Finanzsystemen

  • Anbindung von WrenAI an ERP- und Buchhaltungssysteme
  • Echtzeit-Datenaktualisierungen für die Finanzberichterstattung
  • Verwaltung der Daten-Aktualisierungszyklen

Fortschrittliche KPI-Modellierung

  • Szenariobasierte Finanzmodellierung
  • Prognosen mit KI-gestützten Kennzahlen
  • Stresstests zur Risikobewertung

Überwachung und Governance

  • Nutzungsverfolgung und Audit-Logs
  • Regulatorische Reporting-Arbeitsabläufe
  • Bewährte Praktiken für Governance in der Finanzanalytik

Zukunft von WrenAI in der Finanzanalytik

  • KI-unterstützte regulatorische Berichterstattung
  • Aufkommende Compliance-Anforderungen
  • Erweiterte Anwendungsfälle für WrenAI im Finanzbereich

Zusammenfassung und nächste Schritte

Voraussetzungen

  • Verständnis von Finanzberichterstattung und KPIs
  • Erfahrung mit Datenanalyse- oder BI-Tools
  • Bekanntheit mit regulatorischer Compliance im Finanzwesen

Zielgruppe

  • Finance-Analyseteams
  • FP&A-Fachkräfte (Financial Planning & Analysis)
  • Risikoanalyst:innen
 14 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Kommende Kurse

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