Durch diesen Universitätsexperte, der auf Relearning basiert, werden Sie mit den innovativsten Werkzeugen der künstlichen Intelligenz umgehen, um Finanzprozesse zu automatisieren und das Risikomanagement kurzfristig zu verbessern“ 

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" 

Dieser Studiengang wurde von echten Experten für künstliche Intelligenz entwickelt. Der Lehrplan befasst sich daher mit Themen wie der Implementierung automatischer Zahlungssysteme mit Stripe Radar, Bankabgleich mit Machine Learning und der Anwendung von Prognosemodellen mit Power BI. Auf diese Weise erwerben die Studenten fortgeschrittene Fähigkeiten zur Automatisierung von Finanzprozessen mit Hilfe modernster Deep-Learning-Techniken. Darüber hinaus befassen sich die didaktischen Inhalte mit einer Vielzahl von Simulationsmethoden für das Risikomanagement, damit die Studenten verschiedene wirtschaftliche Szenarien modellieren können, um die Leistung von Investitionen oder Vermögenswerten zu analysieren.

Sie werden hochqualifiziert sein, um finanzielle Risiken zu modellieren, indem sie hochmoderne Modelle des maschinellen Lernens und der prädiktiven Analytik anwenden“

Lehrplan

Der Universitätsexperte in Automatisierung von Finanzprozessen und Risikomanagement mit Künstlicher Intelligenz der Universitätsexperte ist ein hochintensives Programm, das Sie darauf vorbereitet, wirtschaftliche Herausforderungen und strategische Entscheidungen im Bereich der Finanzberatung zu treffen.

Der Lehrplan befasst sich mit Themen wie der Implementierung automatischer Zahlungssysteme mit Stripe Radar, Bankabstimmung mit Machine Learning und der Anwendung von Vorhersagemodellen mit Power BI.

Die Studenten werden fortgeschrittene technische Fähigkeiten erwerben, um Simulationen durchzuführen, die verschiedene wirtschaftliche Szenarien modellieren, um die Investitionsrendite zu analysieren.

Dieser Universitätsexperte erstreckt sich über 3 Monate und ist in 3 Module unterteilt: 

Modul 1. Automatisierung der Prozesse der Finanzabteilung mit künstlicher Intelligenz

Modul 2. Analyse und Visualisierung von Finanzdaten mit Plotly und Google Data Studio

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

Wo, wann und wie wird unterrichtet?

TECH bietet die Möglichkeit, diesen Universitätsexperte in Automatisierung von Finanzprozessen und Risikomanagement mit Künstlicher Intelligenz vollständig online zu absolvieren. Während der 3-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 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 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 künstlicher Intelligenz 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 künstlicher Intelligenz

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 künstlicher Intelligenz

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 künstlicher Intelligenz

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 künstlicher Intelligenz

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 künstlicher Intelligenz

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 

Ihnen steht rund um die Uhr eine Bibliothek mit Lehrmitteln zur Verfügung, die sich durch ihre hervorragende Qualität auszeichnen. Worauf warten Sie noch, um sich einzuschreiben?"