Schulungsübersicht

Einführung in WrenAI für Finanzanalyse

  • Kernfunktionen und Vorteile für Finanzteams
  • Vergleich mit traditionellen BI-Tools
  • finanzspezifische Anwendungsfälle

Finanzdatenmodellierung in WrenAI

  • Definieren von KPIs für die finanzielle Leistung
  • Standardisierte Metriken für FP und A sowie Risikoanalyse
  • Verwaltung der finanzbezogenen Datenquellen

Regelungsaufgaben und Prüfungsaspekte

  • Konformitätsrahmen in der Finanzberichterstattung
  • prüferfreundliche Dashboardgestaltung
  • Sicherstellung von Datenintegrität und Verfolgbarkeit

Gestaltung regelungsbewusster Dashboards

  • Bau von Dashboards für das Risikomanagement
  • Einbeziehung von Konformitätsprüfungen und Annotationen
  • Nutzerrollen und Zugriffskontrolle in Finanzdashboards

Integration mit Finanzsystemen

  • Vernetzung von WrenAI mit ERP- und Buchhaltungsplattformen
  • Echtzeitdatenerneuerung für die finanzbezogene Berichterstattung
  • Verwaltung der Datenerneuerungszyklen

Erweitertes KPI-Modellieren

  • Szenariobasierter Finanzmodellierung
  • Vorhersagen mit künstlich-intelligenzgetriebenen Metriken
  • Konstruktionsprufungen zur Risikoeinschätzung

Überwachung und Governance

  • Nutzungsverfolgung und Prüfprotokolle
  • Regelberichterstattungsabläufe
  • Beste Praktiken für die Governance in der Finanzanalyse

Zukunft von WrenAI in der Finanzanalyse

  • KI-gestützte regulatorische Berichterstattung
  • Neue Konformitätsanforderungen
  • Erweiterung der finanziellen Anwendungsfälle für WrenAI

Zusammenfassung und nächste Schritte

Voraussetzungen

  • Eine Verständnis von Finanzberichterstattung und KPIs
  • Erfahrung mit Datenanalyse oder BI-Tools
  • Kenntnisse in regulatorischer Einhaltung im Finanzbereich

Zielpublikum

  • Finanzanalystenteams
  • FP und A-Professionals
  • Risikoanalytiker
 14 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Erfahrungsberichte (1)

Kommende Kurse

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