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Schulungsübersicht

Einführung in WrenAI für die Finanzanalyse

  • Wichtige Funktionen und Vorteile für Finanzteams
  • Vergleich mit traditionellen BI-Tools
  • Für den Finanzbereich spezifische Use Cases

Modellierung finanzieller Daten in WrenAI

  • Definition von KPIs für die finanzielle Leistungsfähigkeit
  • Standardisierte Kennzahlen für FP&A und Risikoanalyse
  • Verwaltung von Finanzdatenquellen

Regulatorische und Audit-relevante Aspekte

  • Compliance-Rahmenwerke in der Finanzberichterstattung
  • Audit-gerechtes Dashboard-Design
  • Sicherstellung der Datenintegrität und Nachverfolgbarkeit

Entwicklung regulatorisch bewusster Dashboards

  • Erstellung von Dashboards für das Risikomanagement
  • Einfügung von Compliance-Prüfungen und Annotationen
  • Benutzerrollen und Zugriffssteuerung in Finanz-Dashboards

Integration in Finanzsysteme

  • Anbindung von WrenAI an ERP- und Accounting-Plattformen
  • Echtzeit-Datenaktualisierungen für die Finanzberichterstattung
  • Verwaltung von Daten-Aktualisierungszyklen

Fortschrittliche KPI-Modellierung

  • Szenariobasierte Finanzmodellierung
  • Vorhersagen mit KI-gestützten Kennzahlen
  • Stresstests für die Risikoabschätzung

Monitoring und Governance

  • Nutzungsverfolgung und Audit-Logs
  • Workflows für regulatorische Berichterstattung
  • Bewährte Praktiken der Governance in der Finanzanalytik

Zukunft von WrenAI in der Finanzanalyse

  • KI-unterstützte regulatorische Berichterstattung
  • Aufkommende Compliance-Anforderungen
  • Erweiterung der finanziellen Use Cases für WrenAI

Zusammenfassung und nächste Schritte

Voraussetzungen

  • Grundkenntnisse in Finanzberichterstattung und KPIs
  • Erfahrung mit Datenanalyse- oder BI-Tools
  • Vertrautheit mit regulatorischer Compliance im Finanzwesen

Zielgruppe

  • Teams für Finanzanalytik
  • FP&A-Professionelle
  • Risikoanalysten
 14 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Kommende Kurse

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