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Schulungsübersicht

Modul 1: Einführung in KI in der Finanzwelt

  • Grundlagen der Künstlichen Intelligenz
  • Überblick über Maschinelles Lernen und Generative KI
  • KI-Trends in der Finanzdienstleistungsbranche
  • Vorteile und Herausforderungen der KI-Nutzung

Modul 2: KI-Anwendungen im Bankwesen und in der Finanzdienstleistung

  • Intelligenter Kundenservice und Chatbots
  • Kreditscoring und Optimierung der Kreditvergabe
  • Vermögensverwaltung und Robo-Advisory-Dienste
  • Open Banking und FinTech-Innovationen

Modul 3: Finanzdatenanalyse mit KI

  • Entscheidungen auf Basis von Daten
  • Predictive Analytics und Prognosen
  • Analysen des Kundenverhaltens
  • Prognose von Markttrends

Modul 4: KI im Risikomanagement

  • Bewertung des Kreditrisikos
  • Markt风险分析 (Market Risk Analysis) – *Anmerkung: Hier wurde der englische Begriff beibehalten, da 'Markt风险分析' kein deutscher Begriff ist, aber im Kontext 'Marktrisikanalyse' üblich ist. Ich werde 'Marktrisikanalyse' verwenden.* -> Marktrisikanalyse
  • Überwachung des operativen Risikos
  • Frühwarnsysteme auf KI-Basis

Modul 5: Betrugserkennung und Bekämpfung von Geldwäsche (AML)

  • Techniken zur Betrugserkennung
  • Systeme zur Transaktionsüberwachung
  • Modelle zur Anomalie-Erkennung
  • Anwendungen im Bereich der AML-Compliance

Modul 6: Generative KI für die Finanzbranche

  • Large Language Models (LLMs) – Sprachmodelle großer Dimensionen
  • KI-gestützte Finanzberichterstattung
  • Automatisierte Erstellung von Berichten
  • Prompt Engineering für Finanzfachkräfte

Modul 7: KI-Governance, Ethik und Compliance

  • Prinzipien der verantwortungsvollen KI
  • Regulatorische Anforderungen in der Finanzdienstleistungsbranche
  • Rahmenwerke für das KI-Risikomanagement
  • Aspekte des Datenschutzes und der Datensicherheit

Modul 8: KI-Strategie und Implementierung

  • Entwicklung einer KI-Strategie (Roadmap)
  • Aufbau von Geschäftsmodellen (Business Cases)
  • Change Management und Akzeptanzförderung
  • Maßnahmen zur Erfolgsmessung von KI-Projekten

Modul 9: Praktische Workshops und Fallstudien

  • Praktische KI-Anwendungsfälle in der Finanzwelt
  • Szenarien im Bereich Risikomanagement und Compliance
  • Demonstrationen von KI-Tools
  • Gruppengespräche und Übungen

Voraussetzungen

Die Teilnehmer sollten über folgende Voraussetzungen verfügen:

  • Grundlegende Kenntnisse in Finanzdienstleistungen, Bankwesen, Rechnungswesen oder Investitionskonzepten.
  • Vertrautheit mit Geschäftsberichterstattung und Datenanalyse.
  • Es sind keine Vorkenntnisse in KI oder Programmierung erforderlich.
  • Interesse an der digitalen Transformation und aufkommenden Technologien in der Finanzbranche.
 35 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Erfahrungsberichte (1)

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