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
 14 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Erfahrungsberichte (1)

Kommende Kurse

Verwandte Kategorien