Schulungsübersicht
Einführung in multimodales KI für Finanzen
- Überblick über multimodale KI und ihre Anwendungen in der Finanzwelt
- Arten von Finanzdaten: strukturiert vs. unstrukturiert
- Herausforderungen bei der Einführung von KI in der Finanzbranche
Risikoanalyse mit multimodaler KI
- Grundlagen des Finanzrisikomanagements
- Verwendung von KI für die prognostische Risikobewertung
- Fallstudie: KI-gestützte Kreditbewertungsmodelle
Betrugserkennung mit KI
- Übliche Arten von Finanzbetrug
- KI-Techniken zur Anomalieerkennung
- Strategien für die Echtzeit-Betrugserkennung
Natural Language Processing (NLP) für Finanztextanalyse
- Extrahieren von Erkenntnissen aus Finanzberichten und Nachrichten
- Sentiment-Analyse für Marktvorhersagen
- Verwendung von LLMs für regulatorische Einhaltung und Auditing
Computer Vision in der Finanzwelt
- Erkennen von betrügerischen Dokumenten mit KI
- Analyse von Handschriften und Signaturen für Authentifikation
- Fallstudie: KI-gestützte Prüfung von Schecks
Verhaltensanalyse zur Betrugserkennung
- Nachverfolgen des Kundenverhaltens mit KI
- Biometrische Authentifikation und Betrugsvorbeugung
- Analyse von Transaktionsmustern auf verdächtige Aktivitäten
Entwicklung und Bereitstellung von KI-Modellen für Finanzen
- Datenvorverarbeitung und Feature Engineering
- Training von KI-Modellen für finanzbezogene Anwendungen
- Bereitstellung von KI-gestützten Betrugserkennungssystemen
Regulatorische und ethische Überlegungen
- KI-Governance und Einhaltung von Vorschriften in Finanzinstituten
- Verzerrungen und Fairness in finanzbezogenen KI-Modellen
- Best Practices für die verantwortungsvolle Nutzung von KI in der Finanzwelt
Zukünftige Trends in AI-gestützten Finanzen
- Fortschritte in der KI für finanzbezogene Prognosen
- Neue KI-Techniken zur Betrugsvorbeugung
- Die Rolle von KI in Zukunft von Banken und Investitionen
Zusammenfassung und weitere Schritte
Voraussetzungen
- Grundkenntnisse in KI und maschinellem Lernen
- Verständnis von Finanzdaten und Risikomanagement
- Erfahrung mit Python-Programmierung und Datenanalyse
Zielgruppe
- Finanzfachleute
- Datenanalysten
- Risikomanager
- KI-Ingenieure im Finanzsektor
Erfahrungsberichte (3)
Die Hintergrundinformationen / Theorie der LLMs, die Übung
Joanne Wong - IPG HK Limited
Kurs - Applied AI for Financial Statement Analysis & Reporting
Maschinelle Übersetzung
Es hat mir neue Tools gezeigt, die mir bei der Erstellung von Automatisierungen helfen können.
Alessandra Parpajola - Advanced Bionics AG
Kurs - Machine Learning & AI for Finance Professionals
Maschinelle Übersetzung
Ich habe sehr geschätzt, wie der Trainer alles präsentierte. Ich verstand alles, obwohl Finanzen nicht mein Fachgebiet sind. Er sorgte dafür, dass jeder Teilnehmer auf demselben Stand war und gleichzeitig den Zeitplan einhielt. Die Übungen waren gut verteilt. Die Kommunikation mit den Teilnehmern war stets vorhanden. Das Material war perfekt, weder zu viel noch zu wenig. Er erläuterte schwierigere Themen sehr gut, sodass sie von allen verstanden werden konnten.
Diana
Kurs - ChatGPT for Finance
Maschinelle Übersetzung