Machine Learning in der Finanzwirtschaft – Von den Grundlagen bis zur konkreten Anwendung für Ihre Berufspraxis
Machine Learning als Teilbereich der künstlichen Intelligenz (KI) ist im Finanzsektor angekommen. Ob Kredit-Scoring, Rating, LGD-Schätzung, Risikofrüherkennung, maßgeschneiderte Vertriebs- und Marketingmaßnahmen: Es gibt unzählige Einsatzmöglichkeiten! Doch wie funktionieren die dahinterliegenden Methoden wirklich? Welche mathematischen Grundlagen stecken in Machine Learning? And last, but not least: Wo und wie bringt uns Machine Learning in der Finanzwirtschaft konkret voran?
Nutzen Sie unser zweitägiges Seminar und erhalten Sie Antworten auf diese Fragen. Neben der einfach, aber solide vermittelten grundlegenden Theorie sowie den Modellen und Methoden hinter Machine Learning erhalten Sie ganz konkrete Einblicke in praktische Anwendungen und Einsatzbereiche – vom Risikomanagement über den Handel bis hin zum Marketing und Vertrieb.
Nach dem Seminar schätzen Sie fundiert ein, für welche Aufgabenstellungen welche Modelle infrage kommen, verstehen die grundlegenden Schritte bei der Entwicklung maschineller Lernverfahren und wenden das Erlernte in Ihrer beruflichen Praxis direkt an.
Seminarinhalte
Tag 1 | Einführung und erster Überblick
- Beispiel zur Einstimmung Datenaufbereitung
- Messung der Prognosegüte
- Metaparameter & Datenaufteilung
- Machine Learning in der Praxis
Tag 2 | Mathematische Grundlagen & Nicht-lineare Modelle
- Mathematische Grundlagen I
- Mathematische Grundlagen II
- Prototypen-Modelle
- Lineare Modelle
- Nicht-lineare Modelle
- Konkretes Anwendungsbeispiel
- Modellinterpretation
Zielgruppe
Das Intensiv-Seminar richtet sich an Fach- und Führungskräfte aus allen Sparten und Bereichen des Finanzwesens wie Banken, Sparkassen, Versicherungen, Krankenkassen, Leasingunternehmen, FinTechs und Finanzdienstleistungsinstitute, die sich einen guten Überblick über Einsatzbereiche und Funktionsweisen von Machine Learning verschaffen möchten, um das Wissen in der Praxis anzuwenden oder als Führungskraft auf Augenhöhe mit den Experten zu diskutieren.
