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Schulungsübersicht
Grundlagen der KI für Finanzfachkräfte
- Was versteht man unter künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen im Kontext des Finanzwesens?
- Arten von KI-Modellen: Klassifizierung, Regressionsanalyse sowie generative Modelle
- Verantwortungsvoller Einsatz von KI: Genauigkeit, Transparenz und ethische Aspekte in der Berichterstattung
Automatisierung der Verarbeitung finanzieller Daten
- Einsatz von KI-Werkzeugen zur Dateneingabe sowie Extraktion aus PDF-Dateien und Tabellenkalkulationen
- Bereinigung und Umwandlung der Daten für weitere Analysen
- Nutzung von OCR, natürlicher Sprachverarbeitung (NLP) sowie Large Language Models zur Interpretation unstrukturierter Finanztexte
KI-gestützte Analyse von Finanzauskünften
- Automatisierte Kennzahlenanalyse und Benchmarking-Vergleiche
- Erkennung von Trends sowie Abweichungsanalysen mittels maschinellem Lernen
- Visualisierung der gewonnenen Erkenntnisse mithilfe kI-optimierter Dashboards
Generative KI zur Erstellung narrativer Berichte
- Einsatz von LLMs (Large Language Models) zur Erstellung von Zusammenfassungen und Erläuterungen zu Abweichungen
- Erstellung der Leistungsberichtsteile „Management Discussion & Analysis“ unter KI-Unterstützung
- Prompt-Engineering zur Gestaltung aussagekräftiger finanzieller Geschichten sowie Gewährleistung von Genauigkeit
Szenarioplanung und Prognostizierung mit KI
- Einführung in die Modellierung und Simulation verschiedener Wirtschaftsszenarien mittels maschinellem Lernen
- Entwicklung dynamischer Modelle zur Vorhersage von Umsätzen, Ausgaben sowie Cashflows
- Stresstests für finanzielle Modellannahmen unter Einbezug makroökonomischer Faktoren
Integration von KI in bestehende FP&A-Arbeitsabläufe
- Ergänzung herkömmlicher Tabellenkalkulationen durch Python oder spezialisierte KI-Plug-ins
- Einsatz kolaborativer Werkzeuge sowie Automatisierungsmechanismen für monatliche und vierteljährliche Abschlüsse
- Einbindung von KI in Microsoft Excel, Power BI oder Cloud-basierte FP&A-Plattformen
Prüfung, Governance sowie interne Kontrollmechanismen
- Erklärbarkeit von KI-Ergebnissen und Voraussetzungen für interne Audits
- Dokumentation der zugrunde liegenden Annahmen sowie KI-Output im Sinne der Compliance-Anforderungen
- Festlegung von Kontrollmaßnahmen für KI-basierte Prozesse in der Finanzberichterstattung
Zusammenfassung und weitere Schritte
Voraussetzungen
- Grundkenntnisse zu zentralen Finanzauskünften und Kennzahlen
- Erfahrung im Umgang mit Tabellenkalkulationen oder grundlegenden Datenverarbeitungswerkzeugen
- Grundkenntnisse in Python oder Bereitschaft, KI-gestützte Benutzeroberflächen zu nutzen
Zielgruppe
- Corporate-Finance-Analysten
- FP&A-Teams
- Finanzverantwortliche (Controller)
14 Stunden
Erfahrungsberichte (1)
Die Hintergrundinformationen / Theorie der LLMs, die Übung
Joanne Wong - IPG HK Limited
Kurs - Applied AI for Financial Statement Analysis & Reporting
Maschinelle Übersetzung