Schulungsübersicht
Tag 1: Einführung in Big Data und KI in der Bankenwirtschaft
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Übersicht über Big Data in der Bankenwirtschaft
- Definition und Charakteristika von Big Data
- Bedeutung von Big Data in der Bankensektor.
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Einführung in KI in der Bankenwirtschaft
- Überblick über KI-Konzepte und Anwendungen
- Schnittstelle von Big Data und KI
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Regulatorische Landschaft
- Verständnis von Bankvorschriften und Prüfungsprozessen
- Rolle von Daten und Technologie bei der Einhaltung regulatorischer Anforderungen
Tag 2: Big Data-Technologien und -Frameworks
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Big Data-Werkzeuge und -Technologien
- Überblick über Hadoop, Spark und andere Big Data-Plattformen
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Datenquellen in der Bankenwirtschaft
- Identifizierung und Nutzung interner und externer Datenquellen
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Best Practices für die Datenverwaltung
- Verwaltung von Datenauswahl, -sicherheit und -governance
Tag 3: KI-Techniken für Bankenprüfungsprozesse
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Grundlagen der Maschinelles Lernen und KI
- Schlüsselkonzepte des maschinellen Lernens und der KI
- Überwachtes vs. unüberwachtes Lernen
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Anwendungen von KI in Bankenprüfungen
- Risikobewertung, Betrugserkennung und Abweichungsanalyse
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Modellentwicklung und -bewertung
- Erstellung von vorhersagenden Modellen für Bankenprüfungen
- Schlüsselleistungsindikatoren und Bewertungstechniken
Tag 4: Datenanalyse für effektive Prüfung
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Techniken der Datenanalyse
- Explorative Datenanalyse und Visualisierung
- Statistische Methoden und Data-Mining-Techniken, die für die Bankwirtschaft relevant sind
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Implementierung von Analysemethoden für Prüfungen
- Verwendung von Analysetools zur Identifizierung von Trends, Mustern und Risiken
- Entwicklung von Dashboards und Berichtswerkzeugen für regulatorische Bewertungen
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Ethik und Compliance
- Ethische Überlegungen zur Nutzung von Big Data und KI in der Bankenbranche
- Bewältigung regulatorischer Herausforderungen
Tag 5: Zukünftige Trends und Implementierungsstrategien
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Aufkommende Technologien in der Bankenprüfung
- Überblick über Innovationen, die die Bankwirtschaft beeinflussen (z. B. Blockchain, Natürliche Sprachverarbeitung)
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Implementierungsplanung
- Best Practices für die Integration von Big Data und KI in Bankenprüfungsprozesse
- Roadmap zur Technologieimplementierung und Change-Management
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Herausforderungen und Lösungen
- Diskussion über aktuelle Herausforderungen bei der Einführung neuer Technologien
- Strategien zur Überwindung von Barrieren für die Implementierung von KI und Big Data
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Zusammenfassung und Schluss
- Wiederholung der wichtigsten Erkenntnisse aus der Schulung
- Frage- und Antwort-Sitzung sowie Feedbacksammlung
Voraussetzungen
Dieses Programm zielt darauf ab, Bankfachleute dabei zu unterstützen, Prüfungsprozesse zu optimieren, datengestützte Entscheidungen zu verbessern, Risikomanagement zu stärken und sich effektiv mit aufkommenden Technologien in ihren Prozessen auseinanderzusetzen. Die Teilnehmer werden Einblicke in das aktuelle Landschaftsbild von Big Data und KI in der Finanzwelt gewinnen, wodurch sie diese Tools für eine verbesserte operativ- und wettbewerbsfähige Effizienz nutzen können.
Erfahrungsberichte (2)
trainingsgefühl, trainerwissen und einsichtige materialien
Rizma Aulia Rachman - Lembaga Penjamin Simpanan
Kurs - Big Data and AI in Connection to Bank Examination Process
Maschinelle Übersetzung
Übung der Verwendung von KI im täglichen Job
Rahmad Sanjaya - Lembaga Penjamin Simpanan
Kurs - Big Data and AI in Connection to Bank Examination Process
Maschinelle Übersetzung