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Schulungsübersicht

Tag 1: Einführung in Big Data und KI im Banking

  • Überblick über Big Data im Banking
    • Definition und Merkmale von Big Data
    • Bedeutung von Big Data im Bankensektor
  • Einführung in KI im Banking
    • Überblick über KI-Konzepte und -Anwendungen
    • Schnittstellen zwischen Big Data und KI
  • Regulatorisches Umfeld
    • Verständnis bankaufsichtlicher Vorgaben und Prüfungsprozesse
    • Rolle von Daten und Technologien zur Erfüllung regulatorischer Anforderungen

Tag 2: Big-Data-Technologien und Frameworks

  • Big-Data-Tools und -Technologien
    • Überblick über Hadoop, Spark und weitere Big-Data-Plattformen
  • Datenquellen im Banking
    • Identifikation und Nutzung interner sowie externer Datenquellen
  • Best Practices im Datenmanagement
    • Sicherstellung von Datenqualität, Sicherheit und Governance

Tag 3: KI-Methoden für Bankprüfungsprozesse

  • Grundlagen von Machine Learning und KI
    • Kernkonzepte im Bereich Machine Learning und KI
    • Überwachtes versus unüberwachtes Lernen
  • KI-Anwendungen in Bankprüfungen
    • Risikobewertung, Betrugserkennung und Anomalieerkennung
  • Modellentwicklung und -bewertung
    • Aufbau prädiktiver Modelle für Bankprüfungen
    • Wichtige Leistungskennzahlen und Bewertungstechniken

Tag 4: Datenanalyse für effektive Prüfungen

  • Techniken der Datenanalyse
    • Explorative Datenanalyse und Visualisierung
    • Statistische Methoden und Data-Mining-Techniken im Bankkontext
  • Implementierung von Analytics für Prüfungen
    • Nutzung von Analytics zur Identifikation von Trends, Mustern und Risiken
    • Entwicklung von Dashboards und Reporting-Tools für aufsichtsrechtliche Bewertungen
  • Ethik und Compliance
    • Ethische Aspekte des Einsatzes von Big Data und KI im Banking
    • Umgang mit Compliance- und regulatorischen Herausforderungen

Tag 5: Zukünftige Trends und Implementierungsstrategien

  • Aufkommende Technologien im Bankprüfungswesen
    • Überblick über Innovationen, die das Banking beeinflussen (z. B. Blockchain, Natural Language Processing)
  • Implementierungsplanung
    • Best Practices für die Integration von Big Data und KI in Bankprüfungsprozesse
    • Roadmap zur Technologieadoption und Change Management
  • Herausforderungen und Lösungsansätze
    • Diskussion aktueller Herausforderungen beim Einsatz neuer Technologien
    • Strategien zur Überwindung von Hindernissen bei der KI- und Big-Data-Implementierung
  • Abschluss und Zusammenfassung
    • Wiederholung der wichtigsten Erkenntnisse der Schulung
    • Q&A-Stunde und Feedbacksammlung

Voraussetzungen

Dieses Programm zielt darauf ab, Banking-Fachkräfte zu befähigen, Prüfungsprozesse zu optimieren, datengestützte Entscheidungen zu verbessern, das Risikomanagement zu stärken und aufstrebende Technologien effektiv in die eigenen Abläufe zu integrieren. Die Teilnehmenden gewinnen Einblicke in die aktuelle Landschaft von Big Data und KI im Finanzsektor, wodurch sie diese Werkzeuge für eine höhere operative Effizienz und einen Wettbewerbsvorteil nutzen können.

 35 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Erfahrungsberichte (2)

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