Dank dieser 100%igen Online-Hochschulfortbildung werden Sie neue technologische Lösungen auf der Grundlage von künstlicher Intelligenz entwickeln, die die Effizienz und die Wettbewerbsfähigkeit im Finanzsektor steigern“ 

Einem neuen Bericht der Organisation für wirtschaftliche Zusammenarbeit und Entwicklung zufolge definieren KI-Technologien die Finanzpraxis neu, indem sie genauere prädiktive Analysen liefern und komplexe operative Aufgaben automatisieren. Dieser technologische Durchbruch erhöht nicht nur die betriebliche Effizienz, sondern eröffnet auch neue Möglichkeiten für Innovationen im Finanzdienstleistungsbereich. In diesem Zusammenhang ermöglichen fortschrittliche Techniken des maschinellen Lernens und Big-Data-Analysen ein besseres Verständnis des Markt- und Kundenverhaltens, was zu besser informierten Finanzstrategien führt. 

Vor diesem Hintergrund führt TECH  einen hochmodernen Universitätsexperten in Fortgeschrittenes Finanzmanagement mit Künstlicher Intelligenz ein. Der Studiengang, der von Experten auf diesem Gebiet konzipiert wurde, wird sich mit Aspekten befassen, die von der robotergestützten Automatisierung von Finanzprozessen über die prädiktive Modellierung von Cashflows mit TensorFlow bis hin zur Erstellung von automatisierten Finanzberichten mit Power BI reichen. Darüber hinaus wird der Lehrplan die fortschrittlichsten Finanzoptimierungstechniken mit OR-Tools behandeln, die es den Studenten ermöglichen, die Genauigkeit ihres Portfoliomanagements und ihrer Asset Allocation deutlich zu verbessern.  

Um all diese Inhalte zu konsolidieren, stützt sich TECH auf die exklusive Relearning-Methode. Mit diesem Lernsystem verstärken die Spezialisten das Verständnis, indem sie die wichtigsten Konzepte während des gesamten Programms wiederholen, die in verschiedenen audiovisuellen Medien präsentiert werden, um einen progressiven und effektiven Wissenserwerb zu ermöglichen. In diesem Sinne benötigen die Studenten nur ein Gerät mit Internetzugang, um auf den virtuellen Campus zuzugreifen und die umfassendsten Lehrmaterialien auf dem Bildungsmarkt zu nutzen. 
 

Geben Sie Ihrer Karriere und Ihrem Lebenslauf einen Qualitätsschub, indem Sie die neuesten Trends im Bereich des fortgeschrittenen Finanzmanagements mit künstlicher Intelligenz in Ihre Arbeit einbeziehen“ 

Dieser Universitätsexperte in Fortgeschrittenes Finanzmanagement mit Künstlicher Intelligenz enthält das vollständigste und aktuellste Programm auf dem Markt. Seine herausragendsten 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 die fortschrittlichsten Finanzoptimierungstechniken mit OR-Tools kennenlernen, die es Ihnen ermöglichen, die Leistung von Anlageportfolios zu maximieren“ 

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 Plattformen wie Python nutzen, um große Mengen von Finanzdaten zu analysieren? Mit diesem Universitätsabschluss können Sie es in nur 3 Monaten schaffen"

Sie werden Zugang zu einem Lernsystem haben, das auf Wiederholung basiert, mit natürlichem und progressivem Unterricht während des gesamten Lehrplans"

Die didaktischen Materialien, aus denen sich dieser Hochschulabschluss zusammensetzt, wurden mit Hilfe von echten Experten in fortgeschrittenem Finanzmanagement mit künstlicher Intelligenz erstellt. Der Lehrplan befasst sich mit Aspekten, die von der Automatisierung von Finanzprozessen oder der automatischen Rechnungsverarbeitung bis zum Einsatz von Vorhersagetechniken zur Optimierung der Bestandsverwaltung reichen. Der Lehrplan befasst sich auch mit dem Einsatz von Monte-Carlo-Simulationen zur Bewertung des mit verschiedenen Investitionen und Strategien verbundenen Risikos. Auf diese Weise werden die Studenten fortgeschrittene Fähigkeiten entwickeln, um intelligente Lösungen in Finanzumgebungen zu integrieren und Prozesse zu automatisieren.  

Sie werden innovative Lösungen entwerfen und implementieren, die Finanzprozesse durch Automatisierung und prädiktive Analytik optimieren“ 

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. 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 KI 

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 KI 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 KI 

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 KI 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 

3.1.1. Anwendung von Machine-Learning-Techniken in der Optimierung 
3.1.2. Optimierungsalgorithmen auf der Grundlage von Machine Learning 
3.1.3. 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

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