Schulungsübersicht
Einführung in Multimodale Systeme AI for Finance
- Übersicht über multimodale KI und ihre finanziellen Anwendungen
- Arten von Finanzdaten: strukturiert vs. unstrukturiert
- Herausforderungen bei der Einführung von Finanz-KI
Risikoanalyse mit Multimodal AI
- Grundlagen des finanziellen Risikomanagements
- Verwendung von KI zur prädiktiven Risikobewertung
- Fallstudie: AI-gesteuerte Kreditscore-Modelle
Kriminalitätsdetektion mit KI
- Häufige Formen von Finanzkriminalität
- KI-Techniken zur Anomaliedetektion
- Echtzeit-Kriminalitätsdetektionsstrategien
Natural Language Processing (NLP) für die Analyse finanzieller Texte
- Ausschlüsse aus Finanzberichten und Nachrichten gewinnen
- Sentimentanalyse zur Marktpreisprognose
- Verwendung von LLMs zur regulatorischen Konformität und Prüfung
Computer Vision in Finance
- Erkennung gefälschter Dokumente mit KI
- Analyse von Handschrift und Unterschriften zur Authentifizierung
- Fallstudie: AI-gesteuerter Checkverifizierung
Verhaltensanalyse für die Kriminalitätsdetektion
- Verfolgen von Kundenverhalten mit KI
- Biometrische Authentifizierung und Kriminalitätsprävention
- Analyse von Transaktionsmustern für verdächtige Aktivitäten
Entwicklung und Bereitstellung von AI-Modellen für Finance
- Datenvorverarbeitung und Merkmalsingenieurwesen
- Training von AI-Modellen für finanzielle Anwendungen
- Bereitstellung von AI-gestützten Kriminalitätsdetektionssystemen
Regulatorische und ethische Aspekte
- AI-Governance und Konformität in finanzinstitutionellen Umgebungen
- Bias und Fairness in finanziellen AI-Modellen
- Best Practices für verantwortungsbewusste KI-Nutzung im Finanzbereich
Zukünftige Trends in AI-getriebener Finance
- Fortschritte bei der AI-Unterstützung für finanzielle Prognosen
- Emergierende AI-Techniken zur Kriminalitätsprävention
- Die Rolle von AI in der Zukunft des Bankwesens und der Investitionen
Zusammenfassung und Nächste Schritte
Voraussetzungen
- Grundkenntnisse von KI und maschinellem Lernen
- Verständnis von finanzbezogenen Daten und Risikomanagement
- Erfahrung mit Python Programmierung und Datenanalyse
Zielgruppe
- Finance Profis
- Datenanalysten
- Risikomanager
- KI-Ingenieure im Finanzbereich
Erfahrungsberichte (1)
Ich habe sehr geschätzt, wie der Trainer alles präsentiert hat. Ich habe alles verstanden, auch wenn Finance nicht mein Bereich ist. Er stellte sicher, dass alle Teilnehmer auf einer Wellenlänge waren, während er die verbleibende Zeit einhielt. Die Übungen waren zu guten Intervallen platziert. Communication mit den Teilnehmern war immer vorhanden. Der Materialbestand war perfekt, weder zu viel noch zu wenig. Er hat sich auf etwas kompliziertere Themen sehr gut eingegangen, sodass sie von jedem verstanden werden konnten.
Diana
Kurs - ChatGPT for Finance
Maschinelle Übersetzung