Schulungsübersicht
AI in Kreditrisiko: Grundlagen und Chancen
- Traditionelle vs. AI-basierte Kreditrisikomodelle
- Herausforderungen bei der Krediteinschätzung: Bias, Erklärbarkeit und Fairness
- Realwelt-Fallstudien zur Anwendung von AI in der Finanzierung
Daten für Credit Scoring-Modelle
- Quellen: transaktionelle, verhaltensbasierte und alternative Daten
- Datenaufbereitung und Feature Engineering für Kreditentscheidungen
- Umgang mit Ungleichgewicht und Datendürftigkeit in der Risikovoraussage
Machine Learning für Credit Scoring
- Logistische Regression, Entscheidungsbaum und Zufallswälder
- Gradient Boosting (LightGBM, XGBoost) zur Erhöhung der Scoringgenauigkeit
- Techniken zum Modellausbildung, -validierung und -anpassung
AI-gestützte Kreditvergabe-Prozesse
- Automatisierung von Schuldnersegmentierung und Risikoabschätzung für Kredite
- Verbesserter Aufschreibung und Genehmigungsprozess durch AI
- Dynamische Preisgestaltung und Optimierung der Zinssätze mit ML
Modellinterpretation und verantwortungsbewusste AI
- Erklärung von Vorhersagen mit SHAP und LIME
- Fairness in Kreditmodellen: Biaserkennung und -beseitigung
- Einhaltung der gesetzlichen Vorgaben (z.B. ECOA, GDPR)
Generative AI in Finanzierungsszenarien
- Verwendung von LLMs zur Überprüfung von Anträgen und Dokumentanalyse
- Prompt-Engineering für die Kommunikation mit Schuldnehmern und Einblicke
- Erzeugung synthetischer Daten für Modelltests
Strategie und Governance für AI in der Kreditwirtschaft
- Aufbau von internen AI-Kompetenzen im Vergleich zu externen Lösungen
- Best Practices für die Modelllebenszyklusmanagement und -governance
- Zukünftige Trends: Echtzeit Credit Scoring, Integration des Open Banking
Zusammenfassung und weitere Schritte
Voraussetzungen
- Grundverständnis von Kreditrisikogrundlagen
- Erfahrung mit Datenanalyse oder Business Intelligence-Tools
- Vertrautheit mit Python oder Bereitschaft, die grundlegenden Syntax zu lernen
Zielgruppe
- Kreditvergabe-Manager
- Kreditanalysten
- Fintech-Innovatoren
Erfahrungsberichte (3)
Die Hintergrundinformationen / Theorie der LLMs, die Übung
Joanne Wong - IPG HK Limited
Kurs - Applied AI for Financial Statement Analysis & Reporting
Maschinelle Übersetzung
Es hat mir neue Tools gezeigt, die mir bei der Erstellung von Automatisierungen helfen können.
Alessandra Parpajola - Advanced Bionics AG
Kurs - Machine Learning & AI for Finance Professionals
Maschinelle Übersetzung
Ich habe sehr geschätzt, wie der Trainer alles präsentierte. Ich verstand alles, obwohl Finanzen nicht mein Fachgebiet sind. Er sorgte dafür, dass jeder Teilnehmer auf demselben Stand war und gleichzeitig den Zeitplan einhielt. Die Übungen waren gut verteilt. Die Kommunikation mit den Teilnehmern war stets vorhanden. Das Material war perfekt, weder zu viel noch zu wenig. Er erläuterte schwierigere Themen sehr gut, sodass sie von allen verstanden werden konnten.
Diana
Kurs - ChatGPT for Finance
Maschinelle Übersetzung