AI+ Finance Agent™

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Intelligente Finanzprozesse verändern Analyse, Planung und Entscheidungsfindung. KI-gestützte Agenten übernehmen Aufgaben, erkennen Muster in Daten und unterstützen moderne Finanzmodelle effizient und skalierbar.

Zentrale Inhalte

  • Grundlagen KI-basierter Agenten im Finanzumfeld.
  • Automatisierung von Analyse-, Risiko- und Prognoseaufgaben.
  • Verarbeitung und Bewertung großer Finanzdatenmengen.
  • Einsatz von Modellen für Betrugserkennung und Entscheidungsunterstützung.
  • Integration von KI in bestehende Finanzsysteme und Workflows.

Der Fokus liegt auf zukunftsorientierten Finanzlösungen, bei denen Automatisierung, Präzision und intelligente Systeme eine zentrale Rolle spielen.
 

Kursinhalte
  • Abgrenzung von KI-Agenten im Finanzwesen gegenüber klassischer Finanzautomatisierung.
  • Historische und technologische Entwicklung von KI-Agenten in Finanzdienstleistungen.
  • Überblick zu zentralen Typen von KI-Agenten im Finanzumfeld.
  • Rolle von Autonomie und delegierten Aufgaben im Finanzkontext.
  • Zentrale Unterschiede zwischen agentenbasierter KI und traditioneller Automatisierung.
  • Praxisübung: Einsatz und Funktionsweise von KI-Agenten im Finanzwesen.
  • Struktur und Funktionsweise von KI-Agenten im Finanzumfeld.
  • Relevante Tools und Bibliotheken für die Agentenentwicklung.
  • Abgrenzung zwischen KI-Agenten und statischen Modellen.
  • Überblick über den vollständigen Agentenlebenszyklus.
  • Praxisbeispiel: Kundensupport-Agenten in Banken für KYC, FAQs und Transaktionsklärungen.
  • Fallstudie: Erica von der Bank of America, virtuelle Finanzassistenz mit über einer Milliarde KI-gestützter Interaktionen.
  • Praxisübung: Konzeption und Umsetzung von KI-Agenten im Finanzwesen.
  • Überwachtes und unüberwachtes maschinelles Lernen zur Betrugserkennung.
  • Analyse von Mustern und Verhaltensprofilen.
  • Agenten für Echtzeitüberwachung.
  • Praxisbeispiel: KI-Agenten analysieren Transaktionen und kennzeichnen Auffälligkeiten zur sofortigen Betrugserkennung in digitalen Wallets.
  • Fallstudie: Das PayPal-KI-System nutzt graphbasierte Agenten, um Anomalien zu erkennen und 0,32 % aller Transaktionen mit 99,9 % Genauigkeit als betrügerisch einzustufen.
  • Praxisübung: Entwicklung intelligenter Agenten zur Betrugs- und Anomalieüberwachung.
  • Merkmalsableitung aus alternativen Kredit- und Verhaltensdaten.
  • Nachvollziehbare Kreditentscheidungen durch erklärbare KI (XAI).
  • Reduktion von Bias und Verzerrungen in Vergabeprozessen.
  • Praxisbeispiel: Bewertung kreditneuer Personen über Transaktions- und Mobilfunkdaten.
  • Fallstudie: CFPB-zugelassene KI-Plattform von Upstart mit 27 % höherer Genehmigungsquote und 16 % niedrigeren effektiven Jahreszinsen.
  • Praxisübung: Entwicklung von KI-Agenten zur automatisierten Bonitätsprüfung und Kreditvergabe.
  • Individuelle Anpassung durch Profiling-Agenten.
  • Algorithmen zur dynamischen Portfolio-Anpassung.
  • Investitionsentscheidungen auf Basis von Marktstimmungen.
  • Praxisbeispiel: Ein KI-Agent optimiert Portfolios wöchentlich anhand von Zielen und Marktbewegungen.
  • Fallstudie: Der Path Agent von Wealthfront verwendet Verhaltensmodelle für personalisierte Spar- und Anlagestrategien.
  • Praktische Übung: Entwicklung von KI-Agenten für Vermögensverwaltung und Robo-Beratung.
  • Einsatz von Reinforcement Learning für Handelsagenten.
  • Prognosemodelle auf Basis historischer Marktdaten.
  • Steuerung von Risiko-Ertrags-Schwellen.
  • Praxisbeispiel: KI-Handelsagenten realisieren Arbitrage zwischen Krypto-Börsen.
  • Fallstudie: Renaissance Technologies automatisiert Short-Hold-Trades mit KI und erzielt stabile Alpha-Werte durch adaptive Bots.
  • Praxisübung: Entwicklung von Handelsbots und Marktanalyseagenten.
  • Einsatz von LLMs zur Auswertung von Earnings und Finanzreports.
  • Automatisierte Zusammenfassungen und Ereigniserkennung.
  • Speech-to-Text und Extraktion zentraler Informationen.
  • Praxisnaher Anwendungsfall.
  • Fallstudie: BloombergGPT als spezialisiertes Finanz-Sprachmodell.
  • Übung: Entwicklung von NLP-Agenten für Finanzdokumente.
  • KI-gestützte Verfahren für Anti-Geldwäsche (AML) und Know Your Business (KYB).
  • Regelbasierte Modelle mit Fokus auf regulatorische Vorgaben.
  • Analyse vernetzter Transaktionen mittels Graphentechnologien.
  • Praxisbeispiel: Agent erkennt verdächtige grenzüberschreitende Geldflüsse in Echtzeit über mehrere Konten.
  • Fallstudie: HSBC setzt KI-Agenten von Quantexa zur Aufdeckung von AML-Netzwerken ein und steigert die Erkennungsquote verdächtiger Aktivitäten um 30 %.
  • Übung: Einsatz von Compliance- und Risikoagenten in Finanzsystemen.
  • Governance-Strukturen für KI im Finanzsektor, inklusive RBI und EU-KI-Gesetz.
  • Nachvollziehbare Entscheidungslogik durch Transparenz und Prüfbarkeit.
  • Sicherstellung von Fairness und Erklärbarkeit automatisierter Modelle.
  • Praxisbeispiel: Prüfbare KI-Agentenprotokolle zur Kontrolle interner Richtlinien und fairer Kreditvergabe.
  • Fallstudie: Wells Fargo etablierte nach regulatorischer Prüfung interne Fairness-Checks für KI-gestützte Kreditbots.
  • Praxisübung: Entwicklung verantwortungsbewusster, fairer und überprüfbarer KI-Agenten im Finanzwesen.
  • Fallstudie: COiN-Plattform zur Vertragsanalyse bei JPMorgan.
  • Fallstudie: KI-basierte Betrugserkennung mit Decision Intelligence von PayPal.
  • Fallstudie: Automatisierte Bonitätsprüfung über die KI-Kreditplattform von Upstart.
  • Capstone-Projekt
  • Zentrale Erkenntnisse und Learnings aus dem Modul.