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Schulungsübersicht
Einführung in multimodale KI für den Finanzsektor
- Überblick über multimodale KI und deren finanzielle Anwendungen
- Arten finanzieller Daten: strukturiert versus unstrukturiert
- Herausforderungen bei der Einführung von KI im Finanzwesen
Risikoanalyse mit multimodaler KI
- Grundlagen des finanziellen Risikomanagements
- Einsatz von KI für prädiktive Risikobewertungen
- Fallstudie: KI-gestützte Credit-Scoring-Modelle
Betrugserkennung mittels KI
- Häufige Arten von Finanzbetrug
- KI-Techniken zur Anomalieerkennung
- Strategien zur Echtzeit-Betrugserkennung
Natural Language Processing (NLP) für die Analyse finanzieller Texte
- Extrahieren von Erkenntnissen aus Finanzberichten und Nachrichten
- Sentiment-Analyse zur Marktprognose
- Einsatz grosser Sprachmodelle (LLMs) für regulatorische Compliance und Auditing
Computer Vision in der Finanzwelt
- Erkennung gefälschter Dokumente mittels KI
- Analyse von Handschrift und Unterschriften zur Authentifizierung
- Fallstudie: KI-gestützte Scheckverifikation
Verhaltensanalyse zur Betrugserkennung
- Verfolgung des Kundenverhaltens mit KI
- Biometrische Authentifizierung und Betrugsprävention
- Analyse von Transaktionsmustern auf verdächtige Aktivitäten
Entwicklung und Bereitstellen von KI-Modellen für den Finanzsektor
- Datenvorverarbeitung und Feature-Engineering
- Schulung von KI-Modellen für finanzielle Anwendungen
- Bereitstellen von KI-basierten Betrugserkennungssystemen
Regulierung und ethische Aspekte
- KI-Governance und Compliance in Finanzinstituten
- Verzerrung (Bias) und Fairness in finanziellen KI-Modellen
- Best Practices für den verantwortungsvollen Einsatz von KI im Finanzwesen
Zukunftstrends in KI-gestützten Finanzdienstleistungen
- Fortschritte bei der Anwendung von KI für die Finanzprognose
- Neue KI-Techniken zur Betrugsprävention
- Die Rolle der KI in der Zukunft von Banken und Investitionen
Zusammenfassung und weitere Schritte
Voraussetzungen
- Grundkenntnisse in KI- und Machine-Learning-Konzepten
- Verständnis für Finanzdaten und Risikomanagement
- Erfahrungen mit der Python-Programmierung und Datenanalyse
Zielgruppe
- Finanzfachleute
- Datenanalysten
- Risikomanager
- KI-Ingenieure im Finanzsektor
14 Stunden
Erfahrungsberichte (1)
Der Trainer war sehr kompetent und leicht ansprechbar.
Gareth Gird - Teleflex Medical Europe Ltd
Kurs - Copilot for Finance and Accounting Professionals
Maschinelle Übersetzung