Dank dieses 100%igen Online-Universitätsexperte werden Sie die modernsten Techniken der künstlichen Intelligenz beherrschen, um Markttrends vorherzusagen und Finanzprozesse wie die Verwaltung von Anlageportfolios zu optimieren“

Warum an der TECH studieren?

TECH ist die weltweit größte 100%ige Online Business School. Es handelt sich um eine Elite-Business School mit einem Modell, das höchsten akademischen Ansprüchen genügt. Ein leistungsstarkes internationales Zentrum für die intensive Fortbildung von Führungskräften.   

TECH ist eine Universität an der Spitze der Technologie, die dem Studenten alle Ressourcen zur Verfügung stellt, um ihm zu helfen, geschäftlich erfolgreich zu sein“

Bei TECH Technologische Universität

Innovation

Die Universität bietet ein Online-Lernmodell an, das modernste Bildungstechnologie mit höchster pädagogischer Genauigkeit verbindet. Eine einzigartige Methode mit höchster internationaler Anerkennung, die dem Studenten die Schlüssel für seine Entwicklung in einer Welt des ständigen Wandels liefert, in der Innovation der wesentliche Einsatz eines jeden Unternehmers sein muss.

“Die Erfolgsgeschichte von Microsoft Europa” für die Einbeziehung des neuen interaktiven Multivideosystems in unsere Programme. 

Maximalforderung

Das Zulassungskriterium von TECH ist nicht wirtschaftlich. Sie brauchen keine große Investitionen zu tätigen, um bei TECH zu studieren. Um jedoch einen Abschluss bei TECH zu erlangen, werden die Grenzen der Intelligenz und der Kapazität des Studenten getestet. Die akademischen Standards von TECH sind sehr hoch...

95% Der Studenten von TECH schließen ihr Studium erfolgreich ab.

Networking

Fachleute aus der ganzen Welt nehmen an der TECH teil, so dass der Student ein großes Netzwerk von Kontakten knüpfen kann, die für seine Zukunft nützlich sein werden.

+100.000 jährlich spezialisierte Manager, +200 verschiedene Nationalitäten.

Empowerment

Der Student wird Hand in Hand mit den besten Unternehmen und Fachleuten von großem Prestige und Einfluss wachsen. TECH hat strategische Allianzen und ein wertvolles Netz von Kontakten zu den wichtigsten Wirtschaftsakteuren auf den 7 Kontinenten aufgebaut.  

+500 Partnerschaften mit den besten Unternehmen.

Talent

Dieses Programm ist ein einzigartiger Vorschlag, um die Talente des Studenten in der Geschäftswelt zu fördern. Eine Gelegenheit für ihn, seine Anliegen und seine Geschäftsvision vorzutragen.

TECH hilft dem Studenten, sein Talent am Ende dieses Programms der Welt zu zeigen.

Multikultureller Kontext

Ein Studium bei TECH bietet dem Studenten eine einzigartige Erfahrung. Er wird in einem multikulturellen Kontext studieren. In einem Programm mit einer globalen Vision, dank derer er die Arbeitsweise in verschiedenen Teilen der Welt kennenlernen und die neuesten Informationen sammeln kann, die am besten zu seiner Geschäftsidee passen.

Unsere Studenten kommen aus mehr als 200 Ländern.   

Mit den Besten lernen

Das Lehrteam von TECH erklärt im Unterricht, was sie in ihren Unternehmen zum Erfolg geführt hat, und zwar in einem realen, lebendigen und dynamischen Kontext. Lehrkräfte, die sich voll und ganz dafür einsetzen, eine hochwertige Spezialisierung zu bieten, die es dem Studenten ermöglicht, in seiner Karriere voranzukommen und sich in der Geschäftswelt zu profilieren.

Lehrkräfte aus 20 verschiedenen Ländern.

TECH strebt nach Exzellenz und hat zu diesem Zweck eine Reihe von Merkmalen, die sie zu einer einzigartigen Universität machen:  

Analyse

TECH erforscht die kritische Seite des Studenten, seine Fähigkeit, Dinge zu hinterfragen, seine Problemlösungsfähigkeiten und seine zwischenmenschlichen Fähigkeiten.

Akademische Spitzenleistung

TECH bietet dem Studenten die beste Online-Lernmethodik. Die Universität kombiniert die Relearning-Methode (die international am besten bewertete Lernmethode für Aufbaustudien) mit der Fallstudie. Tradition und Avantgarde in einem schwierigen Gleichgewicht und im Rahmen einer anspruchsvollen akademischen Laufbahn.

Skaleneffekt

TECH ist die größte Online-Universität der Welt. Sie verfügt über ein Portfolio von mehr als 10.000 Hochschulabschlüssen. Und in der neuen Wirtschaft gilt: Volumen + Technologie = disruptiver Preis. Damit stellt TECH sicher, dass das Studium nicht so kostspielig ist wie an anderen Universitäten.

Bei TECH werden Sie Zugang zu den präzisesten und aktuellsten Fallstudien im akademischen Bereich haben" 

Der Universitätsexperte in Fortgeschrittenes Finanzmanagement mit Künstlicher Intelligenz ist ein Programm, das in einem bequemen 100%igen Online-Modus unterrichtet wird, was Ihnen die Möglichkeit gibt, es neben Ihrer beruflichen Tätigkeit in Vollzeit zu absolvieren. Im Laufe von 6 Monaten werden die Teilnehmer darauf vorbereitet, jedes wirtschaftliche Risiko durch den Einsatz fortschrittlicher Technologien wie Machine Learning zu bewältigen.

Sie werden Vorhersagemodelle auf der Grundlage des maschinellen Lernens anwenden, um Markttrends zu antizipieren und Risiken in Anlageportfolios vorherzusagen“

Lehrplan

Durch diesen Universitätsexperte in Fortgeschrittenes Finanzmanagement mit Künstlicher Intelligenz werden Fachleute die digitale Transformation in ihren Unternehmen anführen und Algorithmen zur Optimierung der strategischen Entscheidungsfindung implementieren.

Der Kurs wurde von Experten für die Anwendung von künstlicher Intelligenz im Finanzsektor entwickelt und befasst sich mit den ausgefeiltesten Techniken zur Automatisierung komplexer Aufgaben wie der Rechnungsbearbeitung oder der Erkennung von Wirtschaftsbetrug.

Die Studenten werden die Fähigkeiten erwerben, Deep-Learning-Modelle zu entwerfen und zu implementieren, die Cashflows genau verwalten. Sie werden auch mit TensorFlow umgehen, um Schwankungen von Vermögenswerten und Börsenbewegungen vorherzusagen.

Dieser Universitätsexperte in Fortgeschrittenes Finanzmanagement mit Künstlicher Intelligenz erstreckt sich über 6 Monate und ist in 3 Module unterteilt:

Modul 1. Automatisierung der Prozesse der Finanzabteilung mit künstlicher Intelligenz
Modul 2. Strategische Planung und Entscheidungsfindung mit künstlicher Intelligenz
Modul 3. Fortgeschrittene finanzielle Optimierungstechniken mit OR-Tools

Wo, wann und wie wird unterrichtet?

TECH bietet die Möglichkeit, diesen Universitätsexperte in Fortgeschrittenes Finanzmanagement mit Künstlicher Intelligenz vollständig online zu absolvieren. Während der 6-monatigen Spezialisierung wird der Student jederzeit auf alle Inhalte dieses Programms zugreifen können, was ihm die Möglichkeit gibt, seine Studienzeit selbst zu verwalten.

Modul 1. Automatisierung der Prozesse der Finanzabteilung mit künstlicher Intelligenz

1.1. Automatisierung von Finanzprozessen mit KI und Robotic Process Automation (RPA)

1.1.1. KI und RPA zur Automatisierung und Robotisierung von Prozessen
1.1.2. RPA-Plattformen für Finanzprozesse: UiPath, Blue Prism und Automation Anywhere
1.1.3. Bewertung von RPA-Anwendungsfällen im Finanzwesen und erwarteter ROI

1.2. Automatisierte Rechnungsverarbeitung mit KI mit Kofax

1.2.1. Konfiguration von KI-Lösungen für die Rechnungsverarbeitung mit Kofax
1.2.2. Anwendung von Machine-Learning-Techniken zur Rechnungsklassifizierung
1.2.3. Automatisierung des Kreditorenbuchhaltungszyklus mit KI-Technologien

1.3. Zahlungsautomatisierung mit KI-Plattformen

1.3.1. Implementierung von automatisierten Zahlungssystemen mit Stripe Radar und künstlicher Intelligenz
1.3.2. Einsatz von prädiktiven KI-Modellen für effizientes Kassenmanagement
1.3.3. Sicherheit in automatisierten Zahlungssystemen: Betrugsprävention mit künstlicher Intelligenz

1.4. Bankabstimmung mit KI und Machine Learning

1.4.1. Automatisierung der Bankabstimmung mithilfe von KI mit Plattformen wie Xero
1.4.2. Implementierung von Machine-Learning-Algorithmen zur Verbesserung der Genauigkeit
1.4.3. Fallstudien: Effizienzverbesserungen und Fehlerreduzierung

1.5. Cashflow-Management mit Deep Learning und TensorFlow

1.5.1. Prädiktive Cashflow-Modellierung mit LSTM-Netzen unter Verwendung von TensorFlow
1.5.2. Implementierung von LSTM-Modellen in Python für Finanzprognosen
1.5.3. Integration von prädiktiven Modellen in Finanzplanungstools

1.6. Bestandsautomatisierung mit Predictive Analytics

1.6.1. Einsatz von prädiktiven Techniken zur Optimierung der Bestandsverwaltung
1.6.2. Anwendung von prädiktiven Modellen mit Microsoft Azure Machine Learning
1.6.3. Integration von Bestandsverwaltungssystemen mit ERP

1.7. Erstellung von automatisierten Finanzberichten mit Power BI

1.7.1. Automatisierung der Erstellung von Finanzberichten mit Power BI
1.7.2. Entwicklung von dynamischen Dashboards für die Finanzanalyse in Echtzeit
1.7.3. Fallstudien über Verbesserungen bei der finanziellen Entscheidungsfindung mit automatisierter Berichterstattung

1.8. Optimierung der Beschaffung mit IBM Watson

1.8.1. Prädiktive Analysen zur Einkaufsoptimierung mit IBM Watson
1.8.2. KI-Modelle für Verhandlungen und Preisgestaltung
1.8.3. Integration von KI-Empfehlungen in Beschaffungsplattformen

1.9. Kundenservice mit Finanz-Chatbots und Google DialogFlow

1.9.1. Implementierung von Finanz-Chatbots mit Google Dialogflow
1.9.2. Integration von Chatbots in CRM-Plattformen für die Finanzbetreuung
1.9.3. Kontinuierliche Verbesserung von Chatbots auf der Grundlage von Benutzerfeedback

1.10. KI-unterstützte Finanzprüfung

1.10.1. KI-Anwendungen in der internen Prüfung: Analyse von Transaktionen
1.10.2. Implementierung von KI für die Ordnungsmäßigkeitsprüfung und die Aufdeckung von Diskrepanzen
1.10.3. Verbesserungen der Prüfungseffizienz mit KI-Technologien

Modul 2. Strategische Planung und Entscheidungsfindung mit künstlicher Intelligenz

2.1. Prädiktive Modellierung für die strategische Planung mit Scikit-Learn

2.1.1. Erstellung prädiktiver Modelle mit Python und Scikit-Learn
2.1.2. Anwendung der Regressionsanalyse bei der Projektbewertung
2.1.3. Validierung von Vorhersagemodellen mit Kreuzvalidierungstechniken in Python

2.2. Szenario-Analyse mit Monte-Carlo-Simulationen

2.2.1. Implementierung von Monte-Carlo-Simulationen mit Python für die Risikoanalyse
2.2.2. Einsatz von KI für die Automatisierung und Verbesserung von Szenariosimulationen
2.2.3. Interpretation und Anwendung der Ergebnisse für die strategische Entscheidungsfindung

2.3. Investitionsbeurteilung mit künstlicher Intelligenz

2.3.1. KI-Techniken für die Bewertung von Vermögenswerten und Unternehmen
2.3.2. Machine-Learning-Modelle für die Wertbestimmung mit Python
2.3.3. Fallanalyse: Einsatz von künstlicher Intelligenz bei der Bewertung von Technologie-Start-ups

2.4. Optimierung von Fusionen und Übernahmen mit Machine Learning und TensorFlow

2.4.1. Prädiktive Modellierung zur Bewertung von M&A-Synergien mit TensorFlow
2.4.2. Simulation von Post-M&A-Integrationen mit KI-Modellen
2.4.3. Verwendung von NLP für die automatisierte Due-Diligence-Analyse

2.5. Portfoliomanagement mit genetischen Algorithmen

2.5.1. Einsatz von genetischen Algorithmen zur Portfolio-Optimierung
2.5.2. Implementierung von Auswahl- und Allokationsstrategien mit Python
2.5.3. Analyse der Effektivität von KI-optimierten Portfolios

2.6. Künstliche Intelligenz für die Nachfolgeplanung

2.6.1. Einsatz von KI zur Identifizierung und Entwicklung von Talenten
2.6.2. Vorhersagemodelle für die Nachfolgeplanung mit Python
2.6.3. Verbesserungen im Änderungsmanagement durch die Integration von künstlicher Intelligenz

2.7. Entwicklung von Marktstrategien mit KI und TensorFlow

2.7.1. Anwendung von Deep-Learning-Techniken für die Marktanalyse
2.7.2. Verwendung von TensorFlow und Keras für die Modellierung von Markttrends
2.7.3. Entwicklung von Markteintrittsstrategien auf der Grundlage von KI-Insights

2.8. Konkurrenzfähigkeit und Wettbewerbsanalyse mit KI und IBM Watson

2.8.1. Wettbewerbsbeobachtung mit NLP und Machine Learning
2.8.2. Automatisierte Wettbewerbsanalyse mit IBM Watson
2.8.3. Umsetzung von Wettbewerbsstrategien aus der KI-Analyse

2.9. KI-unterstützte strategische Verhandlungen

2.9.1. Anwendung von KI-Modellen bei der Vorbereitung von Verhandlungen
2.9.2. Einsatz von KI-basierten Verhandlungssimulatoren zum Training
2.9.3. Bewertung der Auswirkungen von künstlicher Intelligenz auf die Verhandlungsresultate

2.10. Umsetzung von KI-Projekten in der Finanzstrategie

2.10.1. Planung und Verwaltung von KI-Projekten
2.10.2. Verwendung von Projektmanagement-Tools wie Microsoft Project
2.10.3. Präsentation von Fallstudien und Analyse von Erfolg und Lernprozess

Modul 3. Fortgeschrittene finanzielle Optimierungstechniken mit OR-Tools

3.1. Einführung in die Finanzoptimierung

3.1.1. Grundlegende Konzepte der Optimierung
3.1.2. Optimierungswerkzeuge und -techniken im Finanzwesen
3.1.3. Anwendungen der Optimierung im Finanzwesen

3.2. Optimierung von Anlageportfolios

3.2.1. Markowitz-Modelle zur Portfolio-Optimierung
3.2.3. Eingeschränkte Portfolio-Optimierung
3.2.4. Implementierung von Optimierungsmodellen mit OR-Tools in Python

3.3. Genetische Algorithmen im Finanzwesen

3.3.1. Einführung in genetische Algorithmen
3.3.2. Anwendung von genetischen Algorithmen in der Finanzoptimierung
3.3.3. Praktische Beispiele und Fallstudien

3.4. Lineare und nichtlineare Programmierung im Finanzwesen

3.4.1. Grundlagen der linearen und nichtlinearen Programmierung
3.4.2. Anwendungen im Portfoliomanagement und in der Ressourcenoptimierung
3.4.3. Werkzeuge zur Lösung von Problemen der linearen Programmierung

3.5. Stochastische Optimierung im Finanzwesen

3.5.1. Konzepte der stochastischen Optimierung
3.5.2. Anwendungen im Risikomanagement und bei Finanzderivaten
3.5.3. Stochastische Optimierungsmodelle und -techniken

3.6. Robuste Optimierung und ihre Anwendung im Finanzwesen

3.6.1. Grundlagen der robusten Optimierung
3.6.2. Anwendungen in unsicheren Finanzumgebungen
3.6.3. Fallstudien und Beispiele für robuste Optimierung

3.7. Mehrzieloptimierung im Finanzwesen

3.7.1. Einführung in die Mehrzieloptimierung
3.7.2. Anwendungen in der Diversifizierung und Vermögensallokation
3.7.3. Techniken und Werkzeuge für die Mehrzieloptimierung

3.8. Machine Learning für die Finanzoptimierung

3.8.1. Anwendung von Machine-Learning-Techniken in der Optimierung
3.8.2. Optimierungsalgorithmen auf der Grundlage von Machine Learning
3.8.3. Implementierung und Fallstudien

3.9. Optimierungswerkzeuge in Python und OR-Tools

3.9.1. Python-Optimierungswerkzeuge und Bibliotheken (SciPy, OR-Tools)
3.9.2. Praktische Umsetzung von Optimierungsproblemen
3.9.3. Beispiele für Finanzanwendungen

3.10. Projekte und praktische Anwendungen der Finanzoptimierung

3.10.1. Entwicklung von Projekten zur Finanzoptimierung
3.10.2. Umsetzung von Optimierungslösungen im Finanzsektor
3.10.3. Auswertung und Präsentation der Projektergebnisse

Ein flexibler Lehrplan ohne feste Stundenpläne und Lehrmaterial, das 24 Stunden am Tag zur Verfügung steht. Worauf warten Sie noch, um sich einzuschreiben?"