KI in der Finanzanalyse & Risikomanagement
- Dauer
- Ausführung
- Vor Ort, Online
- Startdatum und Ort
KI in der Finanzanalyse & Risikomanagement
Bewertung:
Startdaten und Startorte
placeFrankfurt am Main 2. Mär 2026 bis 3. Mär 2026Details ansehen event 2. März 2026, 09:00-17:00, Frankfurt am Main, Seminar 4982 |
computer Online: online Training 23. Apr 2026 bis 24. Apr 2026Details ansehen event 23. April 2026, 09:00-17:00, online Training, Seminar 4982 |
computer Online: online Training 18. Jun 2026 bis 19. Jun 2026Details ansehen event 18. Juni 2026, 09:00-17:00, online Training, Seminar 4982 |
placeDüsseldorf 17. Aug 2026 bis 18. Aug 2026Details ansehen event 17. August 2026, 09:00-17:00, Düsseldorf, Seminar 4982 |
computer Online: online Training 12. Okt 2026 bis 13. Okt 2026Details ansehen event 12. Oktober 2026, 09:00-17:00, online Training, Seminar 4982 |
computer Online: online Training 21. Dez 2026 bis 22. Dez 2026Details ansehen event 21. Dezember 2026, 09:00-17:00, online Training, Seminar 4982 |
Beschreibung
Einführung in KI für Finanzanalyse und Risikomanagement
- Grundlagen der Künstlichen Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) im Finanzsektor
- Relevanz von KI für Finanzanalyse und Risikomanagement
- Überblick über aktuelle KI-Tools und Technologien (Python mit Pandas/NumPy, Alteryx, Tableau)
KI-gestützte Finanzanalyse
- Einsatz von KI zur Analyse großer Finanzdatensätze
- Identifikation und Vorhersage von Markttrends
- Automatisierte Berichterstellung und Visualisierung mit Tableau
Risikomanagement mit KI
- Optimierung von Risikoprognosen mit Machine-Learning-Modellen
- Datengetriebene Risikobewertung und Szenarioanalysen
- Betrugserkennung durch KI-Algorithmen (z. B. Anomalieerkennung)
Praktisch…
Frequently asked questions
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Einführung in KI für Finanzanalyse und Risikomanagement
- Grundlagen der Künstlichen Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) im Finanzsektor
- Relevanz von KI für Finanzanalyse und Risikomanagement
- Überblick über aktuelle KI-Tools und Technologien (Python mit Pandas/NumPy, Alteryx, Tableau)
KI-gestützte Finanzanalyse
- Einsatz von KI zur Analyse großer Finanzdatensätze
- Identifikation und Vorhersage von Markttrends
- Automatisierte Berichterstellung und Visualisierung mit Tableau
Risikomanagement mit KI
- Optimierung von Risikoprognosen mit Machine-Learning-Modellen
- Datengetriebene Risikobewertung und Szenarioanalysen
- Betrugserkennung durch KI-Algorithmen (z. B. Anomalieerkennung)
Praktische Anwendung von KI-Tools
- Einführung in Python (Pandas/NumPy) für Finanzdatenverarbeitung
- Nutzung von Alteryx für Datenaufbereitung und -modellierung
- Erstellung interaktiver Dashboards mit Tableau
Fallstudien und Best Practices
- Analyse realer Anwendungsfälle aus der Finanzbranche
- Diskussion von Erfolgsfaktoren und Herausforderungen bei der Implementierung von KI
Zukunftsperspektiven
- Trends und Innovationen in KI für Finanzanalyse und Risikomanagement
- Ethische und regulatorische Aspekte bei der Nutzung von KI im Finanzwesen
Datenqualität und Vorverarbeitung
- Bedeutung sauberer und gut aufbereiteter Daten für den Erfolg von KI-Modellen
Regulatorische Aspekte
- Wie KI im Einklang mit Finanzvorschriften und Compliance-Anforderungen eingesetzt werden kann
Performance-Metriken
- Methoden zur Bewertung der Effektivität von KI-Lösungen in der Finanzanalyse
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