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Schulungsübersicht
Tag 1: Einführung in Big Data und KI im Bankwesen
- •Überblick über Big Data im Bankwesen
o Definition und Merkmale von Big Data
o Bedeutung von Big Data im Bankensektor - Einführung in KI im Bankwesen
o Überblick über KI-Konzepte und Anwendungen
o Der Schnittpunkt von Big Data und KI - Reguläres Umfeld
o Verständnis der Bankregeln und Prüvorgänge
o Rolle von Daten und Technologie bei der Einhaltung von Regelvorgaben
Tag 2: Big Data-Technologien und -Frameworks
- Big Data-Tools und Technologien
o Überblick über Hadoop, Spark und andere Big Data-Plattformen - Datenquellen im Bankwesen
o Identifizierung und Nutzung von internen und externen Datenquellen - Data Management-Best Practices
o Verwaltung der Datengüte, -sicherheit und -governance
Tag 3: KI-Techniken für Bankprüvorgänge
- Machine Learning und KI-Grundlagen
o Schlüsselkonzepte in maschinellem Lernen und KI
o Supervised vs. unsupervised Learning - Anwendungen von KI in Bankprüfungen
o Risikoanalyse, Betrugserkennung und Anomalieerkennung - Modellentwicklung und -bewertung
o Erstellung vorhersagefähiger Modelle für Bankprüfungen
o Schlüsselkennzahlen und Bewertungsverfahren
Tag 4: Datenanalyse für effektive Prüfungen
- Datenanalysetechniken
o Explorative Datenanalyse und Visualisierung
o Statistische Methoden und Dataminingtechniken im Bankwesen - Implementierung von Analytik für Prüfungen
o Nutzung der Analyse zur Identifizierung von Trends, Mustern und Risiken
o Entwicklung von Dashboards und Berichtswerkzeugen für regulatorische Bewertungen - Ethik und Einhaltung der Vorschriften
o Ethische Überlegungen zur Nutzung von Big Data und KI im Bankwesen
o Umgang mit Einhaltungs- und regulatorischen Herausforderungen
Tag 5: Zukünftige Trends und Implementierungsstrategien
- Aufstrebende Technologien in der Bankprüfung
o Überblick über Innovationen, die das Bankwesen beeinflussen (z.B. Blockchain, natürliche Sprachverarbeitung) - Implementierungsplanung
o Beste Praktiken zur Integration von Big Data und KI in Bankprüfprozesse
o Roadmap für Technologieadoption und Veränderungsmanagement - Herausforderungen und Lösungen
o Diskussion über aktuelle Herausforderungen bei der Einführung neuer Technologien
o Strategien zur Überwindung von Hürden für die Implementierung von KI und Big Data - Abschluss und Schlussfolgerungen
o Wiederholung der wesentlichen Erkenntnisse des Trainings
o Fragen und Antworten sowie Rückmeldungsammlung
Das "Big Data und KI im Bankwesen"-Trainingsprogramm ist darauf ausgelegt, Fachleute im Bankensektor mit den notwendigen Fähigkeiten und Kenntnissen zu versorgen, um die Potenziale von Big Data und künstlicher Intelligenz zu nutzen. Teilnehmer werden grundlegende Konzepte, Technologien und praktische Anwendungen von Big Data und KI im Bankensektor erkunden. Das Training umfasst eine Mischung aus theoretischer Ausbildung, Fallstudien, praktischen Sitzungen sowie Diskussionen über regulatorische Implikationen, ethische Überlegungen und beste Praktiken.
Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- Kernkonzepte verstehen: Den Teilnehmern eine grundlegende Verständnis von Big Data und KI zu vermitteln, einschließlich ihrer Bedeutung im Bankensektor.
- Technologien erkunden: Die Anwesenden mit den Kern-Big Data-Technologien vertraut machen, einschließlich Hadoop und Spark sowie die Relevanz von NoSQL-Datenbanken.
- Datenquellen nutzen: Teilnehmern beibringen, verschiedene interne und externe Datenquellen für effektive Bankgeschäfte zu identifizieren und zu nutzen.
- Anwendungen von KI: Veranschaulichen der Nutzung von KI-Techniken in Bankprüfungen, wie Risikoanalyse, Betrugserkennung und vorhersagefähige Modellierung.
- Datenanalyse implementieren: Teilnehmern die Fähigkeiten vermitteln, um Datenanalysenmethoden für Trenderkennung und Risikomanagement in bankwirtschaftlichen Kontexten anzuwenden.
- Ethische Überlegungen adressieren: Die ethischen Implikationen der Nutzung von Big Data und KI im Bankwesen sowie die Bedeutung der Einhaltung von Vorschriften zu diskutieren.
- Auf zukünftige Trends vorbereiten: Teilnehmern helfen, sich mit Zukunftstrends in Technologie vertraut zu machen und Strategien zur Integration von Big Data und KI in bankwirtschaftliche Praktiken zu entwickeln.
Format des Kurses
- Interaktive Vorlesung und Diskussion.
- Viele Übungen und Praxis.
- Händische Implementierung in einer live-lab-Umgebung.
Anpassungsoptionen des Kurses
- Um einen angepassten Kurs für diesen Kurs zu beantragen, kontaktieren Sie uns bitte zur Absprache.
Dieses Programm zielt darauf ab, Bankfachleute zu stärken, um Prüvorgänge zu optimieren, datengetriebene Entscheidungen zu verbessern und Risikomanagement effektiver zu gestalten. Teilnehmer erhalten Einblicke in das aktuelle Umfeld von Big Data und KI im Finanzsektor, was ihnen hilft, diese Werkzeuge für eine höhere operative Effizienz und wettbewerbsfähige Vorteile einzusetzen.
Voraussetzungen
Dieses Programm zielt darauf ab, Bankmitarbeiter zu stärken, um Prüvorgänge zu optimieren, datengetriebene Entscheidungen zu verbessern, das Risikomanagement zu steigern und neue Technologien effektiv in ihre Operationen zu integrieren. Teilnehmer erhalten Einblicke in die aktuelle Landschaft von Big Data und KI im Finanzsektor, was ihnen ermöglicht, diese Werkzeuge für eine höhere operative Effizienz und wettbewerbsfähige Vorteile einzusetzen.
35 Stunden
Erfahrungsberichte (5)
Deepthi hat sich sehr gut auf meine Bedürfnisse eingestellt, sie konnte erkennen, wann sie die Komplexität erhöhen und wann sie sich zurückhalten und einen strukturierteren Ansatz wählen sollte. Deepthi hat sich wirklich an mein Tempo angepasst und sichergestellt, dass ich die neuen Funktionen/Tools selbst nutzen konnte, indem sie sie mir zuerst zeigte und mich dann die Elemente selbst nachbauen ließ, was wirklich dazu beigetragen hat, die Schulung zu verankern. Ich könnte nicht zufriedener sein mit den Ergebnissen dieser Schulung und mit dem Niveau der Expertise von Deepthi!
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