AI+ Finance Agent™ – eLearning (inklusive Prüfung)
275,00 EUR
- 16 hours
Werden Sie eine gefragte Fachkraft an der Schnittstelle von Künstlicher Intelligenz und Finanzwesen mit der AI+ Finance Agent™ Zertifizierung. Dieses intensive Programm vermittelt Ihnen praxisnahe Fähigkeiten, um Finanzprozesse zu automatisieren, Entscheidungsfindung zu verbessern und intelligente KI-Agenten zu entwickeln, die reale Herausforderungen der Branche lösen. Sie lernen, wie KI leistungsfähigere Analysen, Risikobewertung, Betrugserkennung, Handelsstrategien und Prognosen ermöglicht – und sammeln dabei praktische Erfahrung sowie ein anerkanntes Zertifikat in der sich wandelnden Welt der digitalen Finanzen.
Hauptfunktionen
Sprache
Kurs und Unterlagen auf Englisch
Stufe
Anfänger- bis Mittelstufenniveau
Zugriff
1 Jahr Zugang zur Plattform rund um die Uhr
8 Stunden Videolektionen & Multimedia
Empfehlung: 16 Stunden Lernzeit
E-Books, Hörbücher, Podcasts
Quizze, Bewertungen und Kursmaterialien
Prüfung
Online beaufsichtigte Prüfung mit einem kostenlosen Wiederholungsversuch
Zertifikat
Zertifikat über den Abschluss inbegriffen
KI‑gestützte Finanzexpertise
KI-gestützte Automatisierung minimiert manuelle Fehler und verbessert die Genauigkeit bei Abstimmungen, Berichterstattung und täglichen Finanzprozessen.
Lernergebnisse
Am Ende dieses Kurses werden Sie in der Lage sein:
KI-gestützte Finanzautomatisierung
Automatisieren Sie Buchhaltung, Abstimmung, Berichterstattung und alltägliche Finanzabläufe mit intelligenten Systemen.
Prädiktive Prognosen & Analysen
Wenden Sie KI-Modelle für Cashflow-Prognosen, Umsatzvorhersagen, Investitionsanalysen und Trenderkennung an.
Risikomodellierung & Betrugserkennung
Erfahren Sie, wie KI die Risikobewertung, Anomalieerkennung, Betrugsprävention und die Echtzeit-Überwachung von Finanztransaktionen verbessert
Compliance- und Regulierungsautomatisierung
Nutzen Sie automatisierte Compliance-Tools, prüfungssichere Prozesse und eine sichere Daten-Governance
Strategische Finanztransformation
Entwickeln Sie die Fähigkeiten, die Einführung von KI im Finanzwesen zu führen und datengestützte Entscheidungen, Kostenoptimierung und eine intelligentere strategische Planung voranzutreiben.
Kurszeitplan
Einführung in KI-Agenten im Finanzwesen
Lektion 1
- Verstehen von KI-Agenten im Vergleich zur traditionellen Finanzautomatisierung
- Die Entwicklung von KI-Agenten im Finanzdienstleistungssektor
- Überblick über verschiedene Arten von KI-Agenten im Finanzwesen
- Bedeutung von Agentenautonomie und Aufgabendelegation
- Wesentliche Unterschiede zwischen KI-Agenten und herkömmlicher Automatisierung
- Praxisaktivität: Erkundung von KI-Agenten im Finanzwesen
Entwicklung und Verständnis von KI-Agenten im Finanzwesen
Lektion 2
- Architektur von KI-Agenten im Finanzwesen
- Werkzeuge und Bibliotheken für die Agentenentwicklung
- Vergleich von KI-Agenten mit statischen Modellen
- Überblick über den Agentenlebenszyklus
- Anwendungsfall: Kundendienstmitarbeitende für KYC, FAQs und Transaktionsstreitigkeiten
- Fallstudie: Erica von Bank of America – Verwaltung von über 1 Milliarde Interaktionen mit prädiktiver KI
- Praxisübung: Aufbau von KI-Agenten im Finanzwesen
Intelligente Agenten zur Betrugserkennung und Anomalieüberwachung
Lektion 3
- Einsatz von überwachtem und unüberwachtem maschinellem Lernen zur Betrugserkennung
- Musteranalyse und Verhaltensprofiling
- Echtzeit-Überwachungsagenten
- Anwendungsfall: KI-Agenten zur Erkennung von Anomalien in digitalen Wallet-Transaktionen
- Fallstudie: PayPals graphbasierte KI erkennt Betrug mit 99,9 % Genauigkeit
- Praxisübung: Betrugserkennung und Anomalieüberwachung
KI-Agenten für Kreditwürdigkeitsprüfung und Kreditvergabe-Automatisierung
Lektion 4
- Feature-Generierung aus nicht-traditionellen Bonitätsdaten
- Erklärbare KI (XAI) bei Kreditentscheidungen
- Abschwächung von Verzerrungen bei Kreditvergabe-Agenten
- Anwendungsfall: Bewertung von Neukunden ohne Kredithistorie anhand von Transaktions- und Mobilfunkdaten
- Fallstudie: Upstarts KI-gestützte Kreditplattform – 27 % mehr Genehmigungen und 16 % niedrigere effektive Jahreszinsen (APR)
- Praxisübung: KI für Kreditbewertung und Kreditvergabe
KI-Agenten für Vermögensverwaltung und Robo-Advisory
Lektion 5
- Personalisierung mit Profiling-Agenten
- Algorithmen zur Portfolio-Umschichtung
- Stimmungsorientiertes Investieren
- Anwendungsfall: KI passt Portfolios wöchentlich auf Basis von Zielen und Markttrends an
- Fallstudie: Wealthfronts Path-Agent – personalisierte Spar- und Anlageempfehlungen
- Praxisübung: Vermögensverwaltung und Robo-Advisor-Agenten
Trading-Bots und Marktüberwachungsagenten
Lektion 6
- Bestärkendes Lernen in Handelsagenten
- Prädiktive Modellierung mit historischen Daten
- Management von Risiko-Ertrags-Schwellenwerten
- Anwendungsfall: KI-Handelsagenten, die Arbitrage auf Kryptomärkten betreiben
- Fallstudie: Renaissance Technologies – Automatisierte Kurzfrist-Trades zur Erzielung konstanter Alpha-Renditen
- Praxisaktivität: Trading-Bots und Marktüberwachung
NLP-Agenten für intelligente Finanzdokumentenanalyse
Lektion 7
- Große Sprachmodelle in der Analyse von Gewinnaufrufen und Unternehmensberichten
- KI-Zusammenfassung und Ereigniserkennung
- Spracherkennung und Schlüsselpunktextraktion
- Praxisnahe Anwendungen
- Fallstudie: BloombergGPT – Large Language Model in Finanzqualität
- Praxisübung: NLP für intelligente Verarbeitung von Finanzdokumenten
Compliance- und Risikoüberwachungsagenten
Lektion 8
- KI für AML- und KYB-Compliance
- Regelmodellierung unter Berücksichtigung von Vorschriften
- Transaktionsgraph-Analyse
- Anwendungsfall: Echtzeitüberwachung verdächtiger grenzüberschreitender Transaktionen
- Fallstudie: HSBC & Quantexa – KI-Agenten steigern die AML-Erkennung um 30 %
- Praxisübung: Compliance- und Risikoüberwachung
Verantwortungsvolle, faire und überprüfbare KI-Agenten
Lektion 9
- Governance-Rahmenwerke für KI im Finanzwesen (RBI, EU AI Act)
- Transparenz und Nachvollziehbarkeit in Entscheidungslogik
- Gewährleistung von Fairness und Erklärbarkeit
- Anwendungsfall: Prüfbare KI-Protokolle für faire Kreditvergabepraxis
- Fallstudie: Wells Fargo – Interne KI-Fairness-Prüfungen für Kredit-Bots
- Praxisaktivität: Verantwortungsvolle und faire KI-Agenten
Weltberühmte Fallstudien & Capstone-Projekt
Lektion 10
- Fallstudie: JPMorgans COiN-Plattform
- Fallstudie: PayPals KI zur Betrugserkennung
- Fallstudie: Upstarts KI-gestützte Kreditbewertung
- Abschlussprojekt: Entwicklung eines funktionsfähigen KI-Finanzassistenten
- Wichtigste Erkenntnisse und Modulabschluss
Erkundete Werkzeuge
- TensorFlow
- Python
- Pandas
- NumPy
- Power BI
- SQL
- OpenAI-API
- APIs
Für wen ist dieses Programm geeignet?
Finanzfachleute – Analysten, Buchhalter und Finanzmanager, die KI in ihre täglichen Arbeitsabläufe integrieren möchten.
Investment- und Portfoliospezialisten – Personen, die ihre Prognosen, Risikomodelle und datengestützten Anlagestrategien verbessern möchten.
Fintech-Enthusiasten – Lernende, die sich für das Zusammenwachsen von KI, Automatisierung und modernen Finanztechnologien interessieren.
Daten- und Tech-Profis – Personen mit analytischen oder Programmierkenntnissen, die KI im Finanzbereich einsetzen möchten.
Unternehmensleiter & Führungskräfte – Entscheidungsträger, die KI nutzen möchten, um Budgetierung, Planung und strategisches Finanzwachstum intelligenter zu gestalten.
Weitere Details
Voraussetzungen
- Grundlagenwissen über Finanzmärkte – Vertrautheit mit Aktien, Handel und Finanzinstrumenten.
- Grundlegendes Verständnis von Machine Learning – Bewusstsein für zentrale Konzepte und Algorithmen.
- Programmierkenntnisse – Gute Kenntnisse in Python oder vergleichbaren Programmiersprachen.
- Statistische Analysefähigkeiten – Fähigkeit, mit Daten zu arbeiten und statistische Methoden anzuwenden.
- Interesse an Fintech– Motivation, KI-Anwendungen zur Lösung finanzieller Herausforderungen zu erforschen.
Prüfungsdetails
- Dauer: 90 Minuten
- Bestanden: 70 % (35/50)
- Format: 50 Multiple-Choice-/Multiple-Response-Fragen
- Liefermethode: Online über eine beaufsichtigte Prüfungsplattform (flexible Terminplanung)
- Sprache: Englisch
Lizenzierung und Akkreditierung
Dieser Kurs wird von AVC gemäß der Partnerprogramm-Vereinbarung angeboten und entspricht den Anforderungen der Lizenzvereinbarung.
Gleichstellungspolitik
AVC stellt keine Unterkünfte aufgrund einer Behinderung oder eines medizinischen Zustands von Studierenden zur Verfügung. Bewerberinnen und Bewerber werden ermutigt, sich für Beratung und Unterstützung während des gesamten Unterbringungsprozesses an AVC zu wenden.
Häufig gestellte Fragen
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