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Schulungsübersicht

Einführung in die multimodale KI für die Finanzbranche

  • Überblick über multimodale KI und ihre Anwendungen im Finanzbereich
  • Arten von Finanzdaten: strukturiert versus unstrukturiert
  • Herausforderungen bei der Einführung von KI in die Finanzwelt

Risikoanalyse mit multimodaler KI

  • Grundlagen des Finanzrisikomanagements
  • Einsatz von KI zur prädiktiven Risikobewertung
  • Fallstudie: künstlich intelligente Modellen zur Bonitätsbewertung

Betrugserkennung mithilfe von KI

  • Häufige Formen des Finanzbetrugs
  • KI-Techniken zur Anomalieerkennung
  • Strategien für die Echtzeit-Betrugserkennung

Natürliche Sprachverarbeitung (NLP) zur Analyse finanzieller Texte

  • Extraktion von Erkenntnissen aus Finanzberichten und Nachrichten
  • Stimmungsanalyse als Hilfsmittel für Marktprognosen
  • Einsatz großer Sprachmodelle für die Einhaltung regulatorischer Vorgaben und das Auditieren

Computer Vision in der Finanzbranche

  • Erkennung von betrügerischen Dokumenten mittels KI
  • Analyse von Handschriften und Unterschriften zur Authentifizierung
  • Fallstudie: künstlich intelligente Scheckverifikation

Verhaltensanalyse für die Betrugserkennung

  • Nachverfolgung von Kundenverhalten durch KI
  • Biometrische Authentifizierung und deren Beitrag zur Vorbeugung von Betrug
  • Analyse transaktionsbedingter Muster, um verdächtige Aktivitäten zu identifizieren

Entwicklung und Implementierung von KI-Modellen für Finanzzwecke

  • Datenvorverarbeitung sowie Merkmalsextraktion
  • Trainieren von KI-Modellen für finanzspezifische Anwendungen
  • Implementierung künstlich intelligenter Betrugserkennungssysteme

Regulatorische und ethische Aspekte

  • KI-Governance sowie Compliance in Finanzinstituten
  • Vorurteile und Fairness bei der Anwendung von KI-Modellen im Finanzwesen
  • Richtlinien für den verantwortungsvollen Einsatz von KI in der Finanzbranche

Zukünftige Entwicklungen in der KI-gestützten Finanzwelt

  • Fortschritte bei der Nutzung von KI für Finanzprognosen
  • Neue Techniken der KI zur Betrugsprävention
  • Die Rolle künstlicher Intelligenz in zukünftigen Bankdienstleistungen und Investitionen

Zusammenfassung sowie nächste Schritte

Voraussetzungen

  • Grundkenntnisse in den Konzepten von KI und maschinellem Lernen
  • Verständnis für Finanzdaten sowie das Risikomanagement
  • Erfahrung mit der Programmiersprache Python sowie Datenanalyse

Zielgruppe

  • Finanzfachkräfte
  • Datenanalysten
  • Risikomanager
  • KI-Ingenieure in der Finanzbranche
 14 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Erfahrungsberichte (1)

Kommende Kurse

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