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Schulungsübersicht
Einführung in KI in den Finanzdienstleistungen
- Überblick über KI-Anwendungen im Bank- und Finanzwesen
- Anwendungsbeispiele in der Betrugsprävention, dem Risikomanagement und der Finanzautomatisierung
- Ethische und regulatorische Aspekte
Machine Learning für die Betrugsprävention
- Gängige Betrugsmuster und Anomalien
- Überwachtes vs. unüberwachtes Lernen zur Betrugsprävention
- Aufbau von Klassifikationsmodellen zur Identifizierung von Betrug
Risikobewertung in Echtzeit mit KI
- Einsatz von KI für die Kreditrisikobewertung
- Predictive Modeling für die Finanzprognostik
- KI-gestützte Entscheidungsfindung im Risikomanagement
Aufbau von KI-gestützten Systemen zur Finanzüberwachung
- Automatisierung der Transaktionsüberwachung und Alarmierung
- Einsatz von NLP für die Analyse von Finanzdokumenten
- Integration von KI-Agenten in bestehende Finanzsysteme
Einsatz von KI-Modellen in Finanzinstituten
- Cloud-basierter vs. On-Premises-Einsatz
- Sicherstellung von Sicherheit und Compliance im KI-gestützten Finanzwesen
- Skalierung von KI-Modellen für Transaktionen im grossen Volumen
Optimierung von KI-Modellen für Genauigkeit und Effizienz
- Verbesserung der Präzision und Empfindlichkeit in der Betrugsprävention
- Bearbeitung unausgewogener Datensätze und falscher Positiver
- Fortlaufendes Lernen und Nachschulen von Modellen
Zukunftstrends der KI in den Finanzdienstleistungen
- KI-gestützte personalisierte Banking-Erlebnisse
- Integration von Blockchain und KI zur Betrugsprävention
- Fortschritte im erklärbaren KI für die Entscheidungsfindung im Finanzwesen
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Erfahrung in der Analyse von Finanzdaten
- Grundlegendes Verständnis der Konzepte des Machine Learning
- Vertrautheit mit Risikomanagement- und Betrugspräventionstechniken
Zielgruppe
- Finanzanalysten
- Teams im Risikomanagement
- Spezialisten für Betrugsprävention
- KI-Engineere
14 Stunden