Schulungsübersicht

Einführung in KI bei Finanzdienstleistungen

  • Überblick über KI-Anwendungen in Banken und Finanzen
  • Anwendungsfälle für Betrugserkennung, Risikomanagement und Finanzautomatisierung
  • Ethische und regulatorische Überlegungen

Maschinelles Lernen für Betrugserkennung

  • Übliche Betrugsmuster und Anomalien
  • Überwachtes vs. unüberwachtes Lernen zur Betrugserkennung
  • Erstellung von Klassifikationsmodellen zur Betrugserkennung

Echtzeit-Risikoanalyse mit KI

  • Nutzung von KI für die Kreditrisikobewertung
  • Vorhersagemodellierung zur Finanzprognose
  • AI-gestützte Entscheidungsfindung im Risikomanagement

Erstellung von KI-gestützten Finanzaufklärungssystemen

  • Automatisierung der Transaktionsüberwachung und -benachrichtigungen
  • Verwendung von NLP zur Analyse finanzieller Dokumente
  • Integration von KI-Agenten in bestehende Finanzsysteme

Bereitstellung von AI-Modellen in Finanzinstituten

  • Cloud-basierte vs. lokale Bereitstellung
  • Sicherheit und Compliance in der KI-gestützten Finanzwelt gewährleisten
  • Skalierung von AI-Modellen für Transaktionen mit hoher Volumendichte

Optimierung von AI-Modellen für Genauigkeit und Effizienz

  • Verbesserung der Modellgenauigkeit und -rueckgewinnung in der Betrugserkennung
  • Behandlung von ungleichmäßigen Datensätzen und Fehlalarmen
  • Kontinuierliches Lernen und Modell-aktualisierung

Zukünftige Trends in der KI für Finanzdienstleistungen

  • AI-gestützte personalisierte Bankerfahrungen
  • Integration von Blockchain und KI zur Betrugsvorbeugung
  • Fortschritte im erklärlichen AI für die Finanzentscheidungsfindung

Zusammenfassung und Nächste Schritte

Voraussetzungen

  • Erfahrung in der Analyse von Finanzdaten
  • Grundkenntnisse in maschinellen Lernkonzepten
  • Kenntnisse im Risikomanagement und Betrugserkennungstechniken

Zielgruppe

  • Finanzanalysten
  • Risikomanagement-Teams
  • Betrugsvorbeugungsspezialisten
  • KI-Ingenieure
 14 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis pro Teilnehmer

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