Mit diesem 100%igen Online-Universitätsexperten werden Sie die Werkzeuge der künstlichen Intelligenz nutzen, um Finanzprozesse zu automatisieren und Investitionsrisiken zu managen“ 

Ein neuer Bericht der Weltbank zeigt, dass Technologien der künstlichen Intelligenz einen tiefgreifenden Wandel in der Arbeitsweise von Finanzorganisationen vorantreiben und Lösungen bieten, die die Effizienz, Genauigkeit und Anpassungsfähigkeit angesichts eines sich ständig verändernden globalen Wirtschaftsumfelds verbessern. Angesichts dieser Realität müssen Fachleute den Einsatz fortschrittlicher Algorithmen und des maschinellen Lernens beherrschen, um Muster und Anomalien in Finanzdaten zu erkennen und so potenzielle Risiken zu identifizieren. 

In diesem Rahmen führt TECH ein revolutionäres Programm in Automatisierung von Finanzprozessen und Risikomanagement mit Künstlicher Intelligenz ein. Der Studiengang wird sich mit Themen befassen, die von der robotergestützten Automatisierung von Prozessen im Finanzbereich über die Implementierung von automatisierten Zahlungssystemen mit Stripe Radar bis hin zum Management von Zahlungsströmen mit Hilfe von Deep-Learning-Algorithmen reichen. Darüber hinaus werden im Lehrplan fortgeschrittene Techniken zur Analyse von Finanzdaten mit Google Data Studio detailliert behandelt, so dass die Studenten in der Lage sind, große Datenmengen effizient zu interpretieren. Darüber hinaus werden im Rahmen des Programms verschiedene Strategien des Machine Learning zur quantitativen Kreditrisikobewertung vermittelt, die eine genauere Identifizierung und Minderung finanzieller Risiken durch hochentwickelte Vorhersagemodelle ermöglichen. 

Darüber hinaus unterstreicht die Methodik dieses Programms seinen innovativen Charakter. Zu diesem Zweck wird die Relearning-Methode angewandt, die auf der Wiederholung der wichtigsten Konzepte basiert, um das Wissen zu festigen und das Lernen zu erleichtern. Auf diese Weise macht die Kombination aus Flexibilität und einem robusten pädagogischen Ansatz das Programm sehr zugänglich. Außerdem haben die Experten Zugang zu einer didaktischen Bibliothek mit einer Vielzahl von Multimedia-Ressourcen in verschiedenen Formaten wie interaktive Zusammenfassungen, Erklärvideos und Infografiken. Die Fachkräfte werden auch in simulierten Lernumgebungen unterrichtet, um wertvolle Lektionen zu lernen, die sie in ihrer Arbeitspraxis anwenden können. 

Eine akademische Erfahrung ohne festen Zeitplan, auf die Sie von jedem Gerät mit Internetanschluss zugreifen können. Sogar von Ihrem Mobiltelefon aus!“  

Dieser Universitätsexperte in Automatisierung von Finanzprozessen und Risikomanagement mit Künstlicher Intelligenz enthält das vollständigste und aktuellste Programm auf dem Markt. Die hervorstechendsten Merkmale sind:

• Die Entwicklung von Fallstudien, die von Experten in künstlicher Intelligenz präsentiert werden 
• Der anschauliche, schematische und äußerst praxisnahe Inhalt vermittelt alle für die berufliche Praxis unverzichtbaren Informationen 
• Praktische Übungen, bei denen der Selbstbewertungsprozess zur Verbesserung des Lernens genutzt werden kann 
• Sein besonderer Schwerpunkt liegt auf innovativen Methoden  
• Theoretische Lektionen, Fragen an den Experten, Diskussionsforen zu kontroversen Themen und individuelle Reflexionsarbeit 
• Die Verfügbarkeit des Zugangs zu Inhalten von jedem festen oder tragbaren Gerät mit Internetanschluss 

Sie werden Datenanalysen nutzen, um strategische Entscheidungen in Bereichen wie Investitionen, Finanzierung und Portfoliomanagement zu unterstützen“ 

Das Dozententeam des Programms besteht aus Experten des Sektors, die ihre Berufserfahrung in diese Fortbildung einbringen, sowie aus renommierten Fachkräften von führenden Gesellschaften und angesehenen Universitäten.

Die multimedialen Inhalte, die mit der neuesten Bildungstechnologie entwickelt wurden, werden der Fachkraft ein situiertes und kontextbezogenes Lernen ermöglichen, d. h. eine simulierte Umgebung, die eine immersive Fortbildung bietet, die auf die Ausführung von realen Situationen ausgerichtet ist.  

Das Konzept dieses Programms konzentriert sich auf problemorientiertes Lernen, bei dem die Fachkraft versuchen muss, die verschiedenen Situationen aus der beruflichen Praxis zu lösen, die während des gesamten Studiengangs gestellt werden. Zu diesem Zweck wird sie von einem innovativen interaktiven Videosystem unterstützt, das von renommierten Experten entwickelt wurde.   

Möchten Sie Vorhersagemodelle für die Bewertung von Finanzrisiken anwenden? Erreichen Sie es mit diesem Universitätsabschluss in nur 3 Monaten"

Das Relearning-System, das TECH in ihren Programmen anwendet, reduziert die langen Studienzeiten, die bei anderen Lehrmethoden üblich sind. Sie werden Spaß am natürlichen und progressiven Lernen haben! "

Dieses Hochschulprogramm wurde von anerkannten Experten für die Automatisierung von Finanzprozessen und Risikomanagement mit Künstlicher Intelligenz entwickelt. Der Lehrplan wird sich mit Themen befassen, die von der robotergestützten Automatisierung von Finanzprozessen oder der Implementierung automatischer Zahlungssysteme mit Stripe Radar bis zum Cashflow-Management mit Deep Learning reichen. Gleichzeitig wird der Lehrplan die fortschrittlichsten Techniken zur Analyse von Finanzdaten mit Google Data Studio behandeln. Darüber hinaus bietet das Programm die effektivsten Strategien des Machine Learning für die Bewertung des Kreditrisikos.  

Sie werden Lösungen der künstlichen Intelligenz implementieren, um Routineaufgaben im Finanzbereich zu automatisieren, wie z.B. Bankabstimmung, Debitorenmanagement und Finanzberichterstattung“ 

Modul 1. Automatisierung der Prozesse der Finanzabteilung mit künstlicher Intelligenz  

1.1. Automatisierung von Finanzprozessen mit künstlicher Intelligenz 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 KI 
1.3.2. Einsatz von prädiktiven KI-Modellen für effizientes Kassenmanagement 
1.3.3. Sicherheit in automatisierten Zahlungssystemen: Betrugsprävention mit KI 

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. Analyse und Visualisierung von Finanzdaten mit Plotly und Google Data Studio 

2.1. Grundlagen der Analyse von Finanzdaten 

2.1.1. Einführung in die Datenanalyse 
2.1.2. Werkzeuge und Techniken für die Analyse von Finanzdaten 
2.1.3. Bedeutung der Datenanalyse im Finanzwesen 

2.2. Techniken für die explorative Analyse von Finanzdaten 

2.2.1. Deskriptive Analyse von Finanzdaten 
2.2.2. Visualisierung von Finanzdaten mit Python und R 
2.2.3. Erkennen von Mustern und Trends in Finanzdaten 

2.3. Finanzielle Zeitreihenanalyse 

2.3.1. Grundlagen von Zeitserien 
2.3.2. Zeitreihenmodelle für Finanzdaten 
2.3.3. Zeitreihenanalyse und -prognose 

2.4. Korrelations- und Kausalanalyse im Finanzwesen 

2.4.1. Methoden der Korrelationsanalyse 
2.4.2. Techniken zur Identifizierung kausaler Beziehungen 
2.4.3. Anwendungen in der Finanzanalyse 

2.5. Fortgeschrittene Visualisierung von Finanzdaten 

2.5.1. Fortgeschrittene Techniken zur Datenvisualisierung 
2.5.2. Interaktive Visualisierungstools (Plotly, Dash) 
2.5.3. Anwendungsfälle und praktische Beispiele 

2.6. Clusteranalyse in Finanzdaten 

2.6.1. Einführung in die Clusteranalyse 
2.6.2. Anwendungen in der Markt- und Kundensegmentierung 
2.6.3. Werkzeuge und Techniken für die Clusteranalyse 

2.7. Netzwerk- und Graphenanalyse im Finanzwesen 

2.7.1. Grundlagen der Netzwerkanalyse 
2.7.2. Anwendungen der Netzwerkanalyse im Finanzwesen 
2.7.3. Werkzeuge zur Netzwerkanalyse (NetworkX, Gephi) 

2.8. Text- und Stimmungsanalyse im Finanzwesen 

2.8.1. Natürliche Sprachverarbeitung (NLP) im Finanzwesen 
2.8.2. Stimmungsanalyse in Nachrichten und sozialen Netzwerken 
2.8.3. Tools und Techniken für die Textanalyse 

2.9. Tools zur Visualisierung und Analyse von Finanzdaten mit KI 

2.9.1. Python Datenanalyse-Bibliotheken (Pandas, NumPy) 
2.9.2. Visualisierungstools in R (ggplot2, Shiny) 
2.9.3. Praktische Umsetzung von Analyse und Visualisierung 

2.10. Projekte und praktische Anwendungen der Analyse und Visualisierung 

2.10.1. Entwicklung von Projekten zur Analyse von Finanzdaten 
2.10.2. Implementierung von interaktiven Visualisierungslösungen 
2.10.3. Auswertung und Präsentation der Projektergebnisse

Modul 3. Künstliche Intelligenz für das finanzielle Risikomanagement mit TensorFlow und Scikit-Learn 

3.1. Grundlagen des finanziellen Risikomanagements 

3.1.1. Grundlagen des Risikomanagements 
3.1.2. Arten von finanziellen Risiken 
3.1.3. Die Bedeutung des Risikomanagements im Finanzwesen 

3.2. Kreditrisikomodelle mit KI 

3.2.1. Machine-Learning-Techniken für die Bewertung des Kreditrisikos 
3.2.2. Modelle zur Kreditbewertung (Scikit-Learn) 
3.2.3. Implementierung von Kreditrisikomodellen mit Python 

3.3. Marktrisikomodelle mit KI 

3.3.1. Analyse und Management von Marktrisiken 
3.3.2. Anwendung von prädiktiven Marktrisikomodellen 
3.3.3. Implementierung von Marktrisikomodellen 

3.4. Operationelles Risiko und sein Management mit KI 

3.4.1. Konzepte und Arten des operationellen Risikos 
3.4.2. Anwendung von KI-Techniken für das Management des operationellen Risikos 
3.4.3. Tools und praktische Beispiele 

3.5. Liquiditätsrisikomodelle mit KI 

3.5.1. Grundlagen des Liquiditätsrisikos 
3.5.2. Machine-Learning-Techniken für die Analyse des Liquiditätsrisikos 
3.5.3. Praktische Implementierung von Liquiditätsrisikomodellen 

3.6. Systemische Risikoanalyse mit KI 

3.6.1. Konzepte des systemischen Risikos 
3.6.2. Anwendungen der KI bei der Bewertung des systemischen Risikos 
3.6.3. Fallstudien und praktische Beispiele 

3.7. Portfolio-Optimierung unter Berücksichtigung von Risiken 

3.7.1. Techniken der Portfolio-Optimierung 
3.7.2. Einbeziehung von Risikomaßen in die Optimierung 
3.7.3. Tools zur Portfolio-Optimierung 

3.8. Simulation von finanziellen Risiken 

3.8.1. Simulationsmethoden für das Risikomanagement 
3.8.2. Anwendung von Monte-Carlo-Simulationen im Finanzwesen 
3.8.3. Implementierung von Simulationen mit Python 

3.9. Kontinuierliche Risikobewertung und -überwachung 

3.9.1. Kontinuierliche Risikobewertungstechniken 
3.9.2. Instrumente zur Überwachung und Berichterstattung von Risiken 
3.9.3. Implementierung von Systemen zur kontinuierlichen Überwachung 

3.10. Projekte und praktische Anwendungen im Risikomanagement 

3.10.1. Entwicklung von Projekten zum finanziellen Risikomanagement 
3.10.2. Implementierung von KI-Lösungen für das Risikomanagement 
3.10.3. Auswertung und Präsentation der Projektergebnisse

Die didaktischen Formate dieser Qualifizierung, wie z. B. das Erklärvideo oder die interaktive Zusammenfassung, ermöglichen Ihnen ein angenehmes Lernen“