Seminarinformationen

Seminar - Ziel

In diesem 2-tägigen Seminar „KI in der Finanzanalyse – Vorhersage und Risikomanagement“ erlangen Sie ein umfassendes Verständnis für den Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) in der Finanzanalyse sowie im Risikomanagement. Sie lernen den praktischen Umgang mit modernen KI-Tools und -Techniken kennen, die speziell für die Anforderungen der Finanzwelt entwickelt wurden.

Durch den gezielten Einsatz von KI steigern Sie die Genauigkeit Ihrer finanziellen Prognosen und treffen fundiertere Entscheidungen auf Basis intelligenter Datenanalysen.

Darüber hinaus erwerben Sie Strategien, um finanzielle Risiken frühzeitig zu erkennen und gezielt zu reduzieren. Am Ende des Seminars sind Sie in der Lage, KI wirksam in Ihre Finanzanalyse und Ihr Risikomanagement zu integrieren – auch ohne tiefgehende Vorkenntnisse im Bereich Künstliche Intelligenz – und so die finanzielle Sicherheit und Leistungsfähigkeit Ihres Unternehmens zu stärken.

Teilnehmer - Zielgruppe

  • Finanzanalysten, Risikomanager, Portfoliomanager
  • IT- und Analytics-Teams in Banken, Versicherungen oder Finanzdienstleistern
  • Strategische Entscheider und Fachbereiche, die KI für Analyse, Vorhersage und Risikomanagement einsetzen wollen
  • Compliance- und Governance-Verantwortliche, die KI-Projekte begleiten

Kurs - Voraussetzungen

  • Grundkenntnisse in Finanzanalyse, Risikomanagement oder Controlling
  • Grundverständnis für Daten und Statistik
  • Grundkenntnisse in Python oder ML-Frameworks (für praktische Übungen)
  • Interesse an praxisnaher Anwendung von KI in der Finanzbranche

Seminardauer

  • 2 Tage
  • 09:00 Uhr bis 17:00 Uhr

Schulungsunterlagen

  • nach Absprache

Seminar-Inhalt / Agenda

KI in der Finanzbranche

  • Bedeutung von KI in Finanzdienstleistungen
  • Chancen & Herausforderungen
  • Praxisbeispiele: Vorhersage, Risiko, Betrugserkennung

Daten als Basis für KI

  • Datenaufbereitung & Qualitätssicherung
  • Finanzdatenformate, Zeitreihen, strukturierte vs. unstrukturierte Daten
  • Datenethik & Compliance

KI-Methoden für Finanzanalyse

  • Maschinelles Lernen / Deep Learning: Überblick & Relevanz
  • Modellarten für Vorhersage & Risikomanagement
  • KPI-orientierte Modellbewertung

Praxisfälle & Mini-Workshops

  • Anwendungsfälle: Kreditrisiko, Betrugserkennung, Portfolioanalyse
  • Hands-on Übungen: Modelle testen, Ergebnisse interpretieren

KI-Implementierung in Finanzprozesse

  • Workflow-Integration: Vorhersage & Risikoanalyse in Geschäftsprozesse
  • Tools & Plattformen: Python, ML-Frameworks, LLMs
  • Automatisierung und Reporting

Governance, Compliance & Risikomanagement

  • Regulatorische Anforderungen (BaFin, EU-Richtlinien)
  • Risikosteuerung und Auditfähigkeit
  • Security & Datenschutz

Advanced Case Studies

  • Erweiterte Szenarien: Agent Workflows, Simulation von Marktszenarien
  • Best Practices & Lessons Learned

Zusammenfassung & Ausblick

  • Learnings zusammenfassen
  • Roadmap für KI-Einsatz im eigenen Unternehmen

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