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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

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Erfahrungsberichte (1)

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