Schulungsübersicht
Einführung in das Prompt Engineering im Finanzwesen
- Verständnis von Prompt Engineering und KI-Modellen
- Anwendungen von künstlich-intelligenzgesteuerten Prompts in der finanztechnischen Analyse
- Überblick über KI-Tools und APIs für das Finanzwesen
Verwendung von KI zur finanziellen Prognose
- Generierung von finanziellen Prognosen mit KI-Prompts
- Analyse historischer Daten für Trendsprognosen
- Verbesserung der Genauigkeit durch Optimierung von Prompts
Marktstimmungsanalyse mit KI
- Gewinnung von Erkenntnissen aus finanztechnischen Nachrichten und Berichten
- Verwendung von NLP-gestützten Prompts für die Stimmungsanalyse
- Integration der künstlich-intelligenzgestützten Stimmungsanalyse in finanztechnische Modelle
Automatisierung von Finanzberichten
- Generierung von Finanzzusammenfassungen mit KI
- Automatische Datenaufbereitung aus Berichten
- Sicherstellung der Konsistenz und Compliance in künstlich-intelligenzgenerierten Berichten
Risikobewertung und Betrugserkennung
- Entwicklung von risikobewertungsmodellen mit KI-Unterstützung
- Optimierung von KI-Prompts für die Betrugserkennung
- Fallstudien zur künstlich-intelligenzgestützten Finanzrisikomanagement
Verbesserung der Entscheidungsfindung durch KI
- Nutzung von KI für die Optimierung von Investitionsstrategien
- Szenarioanalyse und Stress-Tests mit KI-Unterstützung
- Best Practices für künstlich-intelligenzgestützte finanzielle Entscheidungsfindung
Ethische und Compliance-Betrachtungen in der KI-gestützten Finanzwelt
- Sicherstellung ethischen Nutzens von KI in finanztechnischen Dienstleistungen
- Einfluss von KI-Voreingenommenheit auf die finanzielle Entscheidungsfindung
- Regulatorische Aspekte und KI-Compliance-Frameworks
Praktische Übungen und Anwendungen in der realen Welt
- Erstellung von finanztechnischen Prognosemodellen mit KI-Prompts
- Entwicklung eines risikobewertungstools mit KI-Unterstützung
- Automatisierung der Marktstimmungsanalyse
Zusammenfassung und weitere Schritte
Voraussetzungen
- Grundkenntnisse der Finanzwesen und finanzanalytischen Methoden
- Erfahrung mit Datenanalyse und finanzanalytischen Modellen
- Vertrautheit mit KI- und Maschinelles-Lernen-Konzepten (empfohlen)
Zielgruppe
- Finanzanalysten
- Risikomanager
- Fintech-Entwickler
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