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Schulungsübersicht

Tag 1: Einführung in Big Data und KI im Banking

  • Überblick über Big Data im Bankwesen
    • Definition und Merkmale von Big Data
    • Bedeutung von Big Data für den Bankensektor
  • Grundlagen der KI im Banking
    • Konzepte und Anwendungsbereiche von künstlicher Intelligenz
    • Die Schnittstelle zwischen Big Data und KI
  • Regulatorisches Umfeld
    • Bankvorschriften sowie Abläufe bei Bankprüfungen verstehen
    • Rolle von Daten und Technologie zur Erfüllung gesetzlicher Vorgaben

Tag 2: Big-Data-Technologien und -Frameworks

  • Werkzeuge und Technologien im Bereich Big Data
    • Übersicht über Hadoop, Spark sowie weitere Plattformen für Big Data
  • Datenquellen in der Bankbranche
    • Interne und externe Informationsquellen erkennen sowie nutzen
  • Best Practices im Umgang mit Datenmanagement
    • Qualität, Sicherheit und Governance von Daten gewährleisten

Tag 3: KI-Techniken für Bankprüfverfahren

  • Grundlagen von maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz
    • Kernelemente des maschinellen Lernens sowie der KI
    • Unterschied zwischen überwachtem und unüberwachtem Lernen
  • Einsatzmöglichkeiten von KI bei Bankprüfungen
    • Risikobewertung, Betrugserkennung sowie Identifikation ungewöhnlicher Vorgänge
  • Modellentwicklung und -evaluation
    • Erstellung von Prädiktionsmodellen für Bankprüfungen
    • Relevante Leistungsindikatoren sowie Verfahren zur Bewertung von Modellen

Tag 4: Datenanalyse für effektive Bankprüfungen

  • Methoden der Datenanalyse
    • Explorative Analyse und Visualisierung von Daten
    • Statistische Verfahren sowie Techniken des Data Mining im Bankkontext
  • Praktische Umsetzung der Analyse für Prüfzwecke
    • Nutzung analytischer Verfahren zur Erkennung von Trends, Mustern und Risiken
    • Erstellung von Dashboards sowie Berichtswerkzeugen zur Dokumentation regulatorischer Vorgaben
  • Ethik und Rechtskonformität
    • Ethische Fragestellungen bei der Anwendung von Big Data und KI im Banking
    • Umgang mit gesetzlichen Vorgaben sowie regulatorischen Herausforderungen

Tag 5: Zukünftige Trends und Strategien zur Integration neuer Technologien

  • Aufstrebende Technologien in der Bankprüfung
    • Neuere Entwicklungen im Banking, beispielsweise Blockchain oder Verarbeitungsmethoden natürlicher Sprache
  • Planung der technologischen Integration
    • Vorgehensweisen zur Einführung von Big Data und KI in bestehende Prüfprozesse
    • Erstellung eines klaren Fahrplans für Technologieimplementierung und Change Management
  • Herausforderungen sowie Lösungswege
    • Aktuelle Schwierigkeiten bei der Implementierung innovativer Technologien diskutieren
    • Strategien zur Beseitigung von Hürden bei KI- und Big-Data-Einführungen erarbeiten
  • Abschluss und Zusammenfassung
    • Wichtigste Erkenntnisse der Schulung nochmals zusammenfassen
    • Fragen-und-Antwort-Session sowie Abgabe von Feedbackrückmeldungen

Voraussetzungen

Dieses Programm zielt darauf ab, Fachkräfte aus dem Bankwesen dabei zu unterstützen, Prüfverfahren zu optimieren, datenbasierte Entscheidungsprozesse zu verbessern, Risikomanagement zu stärken sowie neue Technologien erfolgreich in ihre Arbeitsabläufe einzubinden. Die Teilnehmer erhalten Einblicke in die aktuelle Situation von Big Data und KI im Finanzbereich, wodurch sie diese Werkzeuge gezielt nutzen können, um Effizienz zu steigern und sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen.

 35 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Erfahrungsberichte (2)

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