Schulungsübersicht

Einführung in Multimodal AI für Finance

  • Überblick über multimodale KI und ihre Anwendungen im Finanzbereich
  • Arten von Finanzdaten: strukturiert vs. unstrukturiert
  • Herausforderungen bei der Einführung von KI im Finanzbereich

Risikoanalyse mit Multimodal AI

  • Grundlagen des finanziellen Risikomanagements
  • Einsatz von KI zur prädiktiven Risikobewertung
  • Fallstudie: KI-gesteuerte Modelle zur Kreditwürdigkeitsprüfung

Betrugserkennung mit KI

  • Gängige Arten von Finanzbetrug
  • KI-Techniken zur Erkennung von Anomalien
  • Strategien zur Betrugserkennung in Echtzeit

Natural Language Processing (NLP) für die Analyse von Finanztexten

  • Extraktion von Erkenntnissen aus Finanzberichten und Nachrichten
  • Sentiment-Analyse für Marktprognosen
  • Verwendung von LLMs für die Einhaltung von Vorschriften und die Rechnungsprüfung

Computer Vision in Finance

  • Erkennung von gefälschten Dokumenten mit AI
  • Analyse von Handschrift und Unterschriften zur Authentifizierung
  • Fallstudie: KI-gesteuerte Schecküberprüfung

Verhaltensanalyse zur Erkennung von Betrug

  • Verfolgung des Kundenverhaltens mit KI
  • BioMetrische Authentifizierung und Betrugsprävention
  • Analysieren von Transaktionsmustern für verdächtige Aktivitäten

Entwicklung und Einsatz von KI-Modellen für Finance

  • Datenvorverarbeitung und Feature Engineering
  • Training von KI-Modellen für Finanzanwendungen
  • Einsatz von KI-basierten Betrugserkennungssystemen

Regulatorische und ethische Überlegungen

  • KI-Governance und Compliance in Finanzinstituten
  • Voreingenommenheit und Fairness bei KI-Modellen im Finanzbereich
  • Bewährte Praktiken für den verantwortungsvollen Einsatz von KI im Finanzwesen

Zukünftige Trends in der KI-gestützten Finance

  • Fortschritte in der KI für Finanzprognosen
  • Neue KI-Techniken zur Betrugsprävention
  • Die Rolle der KI in der Zukunft des Bankwesens und der Investitionen

Zusammenfassung und nächste Schritte

Voraussetzungen

  • Grundkenntnisse von Konzepten der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens
  • Verständnis von Finanzdaten und Risikomanagement
  • Erfahrung mit Python Programmierung und Datenanalyse

Zielgruppe

  • Finance Fachleute
  • Datenanalysten
  • Risiko-Manager
  • KI-Ingenieure in der Finanzbranche
 14 Stunden

Teilnehmerzahl


Price per participant (excl. VAT)

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