KI in der Finanzanalyse und Risikomanagement

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

Zielgruppe

Dieses Seminar richtet sich an Finanz- und Risikomanagement-Expert:innen, die KI-Technologien gezielt für datenbasierte Analysen und automatisierte Bewertungen nutzen möchten, insbesondere:

• Finanzanalyst:innen, die präzisere Marktanalysen mit KI durchführen wollen
• Controller:innen, die datengetriebene Einblicke in Finanzströme gewinnen möchten
• Risikomanager:innen, die KI-gestützte Algorithmen für Betrugserkennung und Risikoprognosen nutzen wollen
• Unternehmensentscheider:innen & CFOs, die KI als strategisches Tool für Finanzprozesse implementieren möchten

Voraussetzungen

• Grundkenntnisse in Finanzanalyse und Risikomanagement
• Basiswissen in KI und Datenanalyse (z. B. Python, Excel, Statistik)
• Analytische Fähigkeiten und Interesse an datengetriebenen Methoden