Schulungsübersicht
Tag 1: Einführung in Big Data und KI im Banking
-
Überblick über Big Data im Banking
- Definition und Charakteristika von Big Data
- Bedeutung von Big Data im Bankensektor
-
Einführung in KI im Banking
- Überblick über KI-Konzepte und -Anwendungen
- Der Schnittpunkt von Big Data und KI
-
Regulatorische Landschaft
- Verständnis der Bankvorschriften und -prüfungen
- Rolle von Daten und Technologie bei der Erfüllung regulatorischer Anforderungen
Tag 2: Big Data-Technologien und -Frameworks
-
Big Data-Werkzeuge und -Technologien
- Überblick über Hadoop, Spark und andere Big Data-Plattformen
-
Datensourcen im Banking
- Identifizierung und Nutzung von internen und externen Datenquellen
-
Best Practices für die Datenaufbereitung
- Verwaltung von Datenqualität, -sicherheit und -governance
Tag 3: KI-Techniken für Bankenprüfungsprozesse
-
Grundlagen von Maschinellem Lernen und KI
- Kernkonzepte des maschinellen Lernens und der KI
- Überwachtes vs. unüberwachtes Lernen
-
Anwendungen von KI in Bankenprüfungen
- Risikoanalyse, Betrugserkennung und Anomaliedetektion
-
Modellentwicklung und -bewertung
- Erstellung von vorhersagenden Modellen für Bankenprüfungen
- Leistungskennzahlen und Bewertungstechniken
Tag 4: Datenanalyse für effektive Prüfung
-
Datenanalysetechniken
- Explorative Datenanalyse und Visualisierung
- Statistische Methoden und Datamining-Techniken, die für das Banking relevant sind
-
Implementierung von Analyse für Prüfungen
- Nutzung von Analysen zur Identifizierung von Trends, Mustern und Risiken
- Entwicklung von Dashboards und Berichtswerkzeugen für regulatorische Bewertungen
-
Ethik und Compliance
- Ethische Überlegungen zur Verwendung von Big Data und KI in der Bankwirtschaft
- Navigieren durch Compliance- und regulatorische Herausforderungen
Tag 5: Zukünftige Trends und Implementierungsstrategien
-
Aufkommende Technologien in der Bankenprüfung
- Überblick über Innovationen, die den Banking-Bereich beeinflussen (z.B. Blockchain, Natürliche Sprachverarbeitung)
-
Implementierungsplanung
- Best Practices für die Integration von Big Data und KI in Bankenprüfungsprozesse
- Roadmap für die Technologieadoption und Veränderungsmanagement
-
Herausforderungen und Lösungen
- Diskussion über aktuelle Herausforderungen bei der Einführung neuer Technologien
- Strategien zur Überwindung von Hindernissen für die Implementierung von KI und Big Data
-
Abschluss und Zusammenfassung
- Wiederholung der wichtigsten Erkenntnisse aus dem Kurs
- Q&A-Sitzung und Feedbacksammlung
Voraussetzungen
Dieses Programm zielt darauf ab, Bankfachleute zu befähigen, Prüfungsvorgänge zu optimieren, datengetriebene Entscheidungsfindungen zu verbessern, Risikomanagement zu stärken und aufkommende Technologien in ihre Operationen einzubinden. Die Teilnehmer erhalten Einblicke in die aktuelle Landschaft von Big Data und KI in der Finanzwelt, sodass sie diese Werkzeuge nutzen können, um die operative Effizienz und den wettbewerbsfähigen Vorteil zu erhöhen.
Erfahrungsberichte (2)
Trainingsstimmung, Trainerkenntnisse und aufschlussreiche Materialien
Rizma Aulia Rachman - Lembaga Penjamin Simpanan
Kurs - Big Data and AI in Connection to Bank Examination Process
Maschinelle Übersetzung
Übung zur Verwendung von KI in der täglichen Arbeit
Rahmad Sanjaya - Lembaga Penjamin Simpanan
Kurs - Big Data and AI in Connection to Bank Examination Process
Maschinelle Übersetzung