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Schulungsübersicht
Einführung in AI bei Finanzdienstleistungen
- Überblick über KI-Anwendungen im Bank- und Finanzwesen
- Anwendungsfälle in den Bereichen Betrugserkennung, Risikomanagement und Finanzautomatisierung
- Ethische und regulatorische Überlegungen
Machine Learning für die Betrugserkennung
- Häufige Betrugsmuster und Anomalien
- Überwachtes vs. unüberwachtes Lernen für die Betrugserkennung
- Erstellung von Klassifizierungsmodellen für die Betrugserkennung
Risikobewertung in Echtzeit mit AI
- Nutzung von AI für die Bewertung von Kreditrisiken
- Prädiktive Modellierung für Finanzprognosen
- KI-gesteuerte Entscheidungsfindung im Risikomanagement
Aufbau von AI-gestützten Finanzüberwachungssystemen
- Automatisierung von Transaktionsüberwachung und Warnungen
- Einsatz von NLP für die Analyse von Finanzdokumenten
- Integration von KI-Agenten in bestehende Finanzsysteme
Einsatz von KI-Modellen in Finanzinstituten
- Cloud-basierter vs. lokaler Einsatz
- Gewährleistung von Sicherheit und Compliance im KI-gesteuerten Finanzwesen
- Skalierung von KI-Modellen für großvolumige Transaktionen
Optimierung von KI-Modellen für Genauigkeit und Effizienz
- Verbesserung der Modellgenauigkeit und -erinnerung bei der Betrugserkennung
- Umgang mit unausgewogenen Datensätzen und falsch-positiven Ergebnissen
- Kontinuierliches Lernen und Umlernen von Modellen
Künftige Trends in der KI für Finanzdienstleistungen
- KI-gestützte personalisierte Bankerlebnisse
- Blockchain und KI-Integration zur Betrugsprävention
- Fortschritte bei erklärbarer KI für finanzielle Entscheidungsfindung
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Erfahrung mit der Analyse von Finanzdaten
- Grundlegendes Verständnis von Konzepten des maschinellen Lernens
- Vertrautheit mit Techniken des Risikomanagements und der Betrugserkennung
Zielgruppe
- Finanzanalysten
- Risikomanagement-Teams
- Spezialisten für Betrugsprävention
- KI-Ingenieure
14 Stunden