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Schulungsübersicht

Einführung in Edge AI für Finanzdienstleistungen

  • Überblick über Edge AI und deren Einsatzmöglichkeiten im Finanzbereich
  • Vor- und Nachteile der Nutzung von Edge AI im Bankwesen
  • Beispiele erfolgreicher Anwendungen von Edge AI in der Finanzbranche

Einrichtung der Edge-AI-Umgebung

  • Installation und Konfiguration von Edge-AI-Werkzeugen
  • Integration von Finanzdatenquellen sowie Datenerfassungssystemen
  • Einführung in relevante Edge-AI-Frameworks und Bibliotheken
  • Praktische Übungen zur Umgebungsvorbereitung

Betrugserkennung mittels Edge AI

  • Grundlagen der Betrugserkennung
  • Entwicklung von KI-Modellen zur Echtzeit-Betrugserkennung
  • Implementierung von Systemen zur Anomalieerkennung
  • Praktische Übungen zur Betrugserkennung

Verbesserung des Kundenservices durch Edge AI

  • Allgemeine Aspekte des Kundendienstes im Finanzsektor
  • Methoden der künstlich intelligenten Individualisierung von Kundenkontakten
  • Aufbau von durch KI gesteuerten Chatbots sowie virtuellen Assistenten
  • Praktische Übungen zur Anwendung im Kundendienstbereich

Risikomanagement mittels Edge AI

  • Grundlagen des Risikomanagements
  • Einsatz von KI zur Echtzeit-Risikoanalyse und -begrenzung
  • Implementierung entscheidungsunterstützender Systeme auf Basis von AI
  • Praktische Übungen zum Risikomanagement

Deployment und Verwaltung von Edge-AI-Lösungen

  • Implementierung von KI-Modellen auf Edge-Geräten im Finanzsektor
  • Überwachung und Wartung von Edge-AI-Systemen
  • Fehlerbehebung sowie Optimierung bereits eingesetzter Modelle
  • Praktische Übungen zur Implementierung und Verwaltung

Werkzeuge und Frameworks für Edge AI im Finanzwesen

  • Überblick über verfügbare Tools und Frameworks (z. B. TensorFlow Lite, OpenVINO)
  • Nutzung von TensorFlow Lite zur Entwicklung finanzbezogener KI-Anwendungen
  • Praktische Übungen mit Optimierungstools

Reale Anwendungsfälle und Fallstudien

  • Analyse erfolgreicher Projekte mit Edge AI im Finanzbereich
  • Diskussion branchenspezifischer Anwendungsfälle
  • Praxisprojekt zur Entwicklung und Optimierung einer echten finanziellen KI-Anwendung

Zusammenfassung sowie weitere Schritte

Voraussetzungen

  • Grundkenntnisse in KI und maschinellem Lernen
  • Erfahrung im Finanzdienstleistungssektor sowie in Fintech-Anwendungen
  • Grundlegende Programmierkenntnisse – Python wird empfohlen

Zielgruppe

  • Fachkräfte aus dem Finanzwesen
  • Entwickler im Fintech-Bereich
  • KI-Experten
 14 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Erfahrungsberichte (1)

Kommende Kurse

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