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
 14 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis pro Teilnehmer

Erfahrungsberichte (3)

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