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Schulungsübersicht

Einführung in das Prompt Engineering für den Finanzsektor

  • Grundlagen des Prompt Engineering sowie der KI-Modelle
  • Anwendungsmöglichkeiten von KI-gestützten Prompts bei der Finanzanalyse
  • Überblick über gängige KI-Tools und APIs im Finanzwesen

Einsatz von KI zur Prognose finanzieller Entwicklungen

  • Erstellung von Finanzprognosen mithilfe von KI-Prompts
  • Auswertung historischer Daten für Trendvorhersagen
  • Verbesserung der Prognosegenauigkeit durch Optimierung der Prompts

Marktstimmungsanalyse mit KI

  • Gewinnung relevanter Erkenntnisse aus Finanznachrichten und Berichten
  • Einsatz von mithilfe der Verarbeitung natürlicher Sprache erstellten Prompts zur Klassifizierung der Marktstimmung
  • Integration von KI-gestützter Stimmungsanalyse in bestehende Finanzmodelle

Automatisierung der Finanzberichterstattung

  • Erstellung von Finanzzusammenfassungen mithilfe von KI
  • Automatische Extraktion relevanter Daten aus Berichten
  • Gewährleistung von Konsistenz und Konformität bei von der KI erstellten Berichten

Risikobewertung und Betrugserkennung

  • Entwicklung von KI-gestützten Modellen zur Risikobewertung
  • Optimierung der Prompts für die effektive Betrugserkennung
  • Praxisbeispiele aus der KI-basierten Finanzrisikoverwaltung

Entscheidungsfindung durch KI-Unterstützung verbessern

  • Nutzung von KI zur Optimierung von Investitionsstrategien
  • Szenarienanalysen sowie Stress-Tests mithilfe der KI
  • Best Practices für die von der KI unterstützte Entscheidungsfindung im Finanzbereich

Ethische Aspekte und gesetzliche Vorgaben bei der KI-Anwendung in der Finanzbranche

  • Sicherstellung einer ethischen Anwendung von KI im Finanzwesen
  • Einfluss von algorithmischer Verzerrung auf finanzielle Entscheidungen
  • Rechtliche Grundlagen sowie Rahmenbedingungen zur Compliance im Bereich KI-Anwendung

Praktische Übungen und reale Anwendungsfälle

  • Entwicklung von Prognosemodellen mittels KI-Prompts
  • Erstellung eines KI-gestützten Tools zur Risikobewertung
  • Automatisierung der Marktstimmungsanalyse

Zusammenfassung und weitere Schritte

Voraussetzungen

  • Grundkenntnisse in Finanzwesen und finanzieller Analyse
  • Erfahrung in Datenanalyse sowie Finanzmodellierung
  • Vertrautheit mit Konzepten der KI und des maschinellen Lernens (empfohlen)

Zielgruppe

  • Finanzanalysten
  • Risikomanager
  • Fintech-Entwickler
 14 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Erfahrungsberichte (1)

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