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Schulungsübersicht

Einführung in maschinelles Lernen im Finanzwesen

  • Überblick über KI und ML in der Finanzbranche
  • Arten des maschinellen Lernens (überwachtes, unüberwachtes, Verstärkungslernen)
  • Fallstudien zu Betrugserkennung, Kreditwürdigkeitsprüfung und Risikomodellierung

Grundlagen von Python und Datenverarbeitung

  • Nutzung von Python für Datenmanipulation und Analyse
  • Erkundung finanzieller Datensätze mit Pandas und NumPy
  • Datenvisualisierung mit Matplotlib und Seaborn

Überwachtes Lernen für Finanzprognosen

  • Lineare und logistische Regression
  • Entscheidungsbäume und Random Forests
  • Bewertung der Modellleistung (Genauigkeit, Präzision, Recall, AUC)

Unüberwachtes Lernen und Anomalieerkennung

  • Clustering-Techniken (K-Means, DBSCAN)
  • Hauptkomponentenanalyse (PCA)
  • Erkennung von Ausreissern zur Betrugsprävention

Kreditwürdigkeitsprüfung und Risikomodellierung

  • Erstellung von Kreditwürdigkeitsmodellen mittels logistischer Regression und baumbasierter Algorithmen
  • Umgang mit unausgewogenen Datensätzen in Risikoanwendungen
  • Interpretierbarkeit und Fairness von Modellen bei finanziellen Entscheidungen

Betrugserkennung mit maschinellem Lernen

  • Häufige Formen des Finanzbetrugs
  • Einsatz von Klassifizierungsalgorithmen zur Anomalieerkennung
  • Echtzeit-Scores und Bereitstellungsstrategien

Modellbereitstellung und Ethik in der finanziellen KI

  • Bereitstellung von Modellen mit Python, Flask oder Cloud-Plattformen
  • Ethische Überlegungen und regulatorische Compliance (z. B. DSGVO, Nachvollziehbarkeit)
  • Überwachung und Nachschulung von Modellen in Produktionsumgebungen

Zusammenfassung und nächste Schritte

Voraussetzungen

  • Kenntnisse in grundlegender Statistik und Finanzkonzepten
  • Erfahrung mit Excel oder anderen Datenanalyse-Tools
  • Grundkenntnisse in Programmierung (vorzugsweise Python)

Zielgruppe

  • Finanzanalysten
  • Aktuaräre
  • Risikomanager
 21 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Erfahrungsberichte (5)

Kommende Kurse

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