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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