Detaillierter Kursinhalt
Modul 1: Einführung in KI-Agenten im Finanzwesen
Wenn Sie sich mit diesem Modul beschäftigen, werden Sie verstehen, warum KI-Agenten in der modernen Finanzwelt unverzichtbar werden. Sie erhalten einen klareren Überblick darüber, wie diese Systeme die Entscheidungsfindung verbessern, sich an Echtzeitdaten anpassen und Aufgaben übernehmen, die mit herkömmlicher Automatisierung nicht möglich sind. Handhabung. Da Finanzgeschäfte immer komplexer und schneller werden, verschafft Ihnen dieses Wissen einen Vorteil, da Sie intelligenter arbeiten, schneller reagieren und effektiver zu datengesteuerten Finanzumgebungen beitragen können. In diesem Modul beschäftigen Sie sich eingehend mit KI-Agenten im Vergleich zu herkömmlicher Automatisierung, der Entwicklung der KI im Finanzdienstleistungsbereich und den wichtigsten Arten von Agenten, die heute eingesetzt werden. Außerdem untersuchen Sie Autonomie, Aufgabenverteilung, Workflow-Komponenten und reale Anwendungen – von der Betrugserkennung bis hin zu personalisierten Beratungssystemen. Um das Gelernte zu vertiefen, enthält das Modul eine praktische Übung, in der Sie erleben können, wie KI-Agenten in Finanzprozessen funktionieren.
Modul 2: Aufbau und Verständnis von KI-Agenten im Finanzwesen
Ein Einblick in dieses Modul hilft Ihnen zu verstehen, warum KI-Agenten in modernen Finanzsystemen unverzichtbar werden. Angesichts der zunehmenden Automatisierung von Finanzdienstleistungen profitieren Sie davon, zu wissen, wie intelligente Agenten schnellere Entscheidungen und stärkere Kundensupport und flexiblere Finanzgeschäfte. Dieses Wissen versetzt Sie in die Lage, effektiv in Umgebungen zu arbeiten, in denen KI-gesteuerte Tools komplexe Aufgaben bewältigen und sich anhand von Echtzeitdaten kontinuierlich weiterentwickeln, was Ihnen einen klaren Vorteil in einer schnelllebigen sich wandelnde Branche.
In diesem Modul befassen Sie sich mit der Architektur von KI-Agenten, den zu ihrer Erstellung verwendeten Tools und Bibliotheken sowie deren Unterschieden zu statischen Modellen. Sie untersuchen den gesamten Lebenszyklus eines Agenten, betrachten Beispiele aus der Praxis wie Kundensupport-Agenten im Bankwesen und Studie von Erica der Bank of America. Die praktische Übung hilft Ihnen dabei, einen KI-Agenten mit praktischen, auf den Finanzbereich zugeschnittenen Tools zu entwickeln.
Modul 3: Intelligente Agenten für Betrugserkennung und Anomalieüberwachung
Dieses Modul hilft Ihnen zu verstehen, warum Betrugserkennung für Ihre Arbeit wichtig ist, da Finanzsysteme immer schneller, digitaler und anfälliger für versteckte Risiken werden. Sie erhalten Klarheit darüber, wie KI Transaktionen schützen, finanzielle Verluste reduzieren und Betrugsfälle identifizieren kann. verdächtiges Verhalten, lange bevor es Schaden anrichtet. Da sich Betrugsmethoden ständig weiterentwickeln, profitieren Sie davon, zu wissen, wie intelligente Agenten Anomalien in Echtzeit erkennen, die Sicherheit erhöhen und sicherere, zuverlässigere Finanzgeschäfte unterstützen.
In diesem Modul befassen Sie sich mit überwachten und unüberwachten ML-Techniken, Musteranalyse, Verhaltensprofilierung und Echtzeit-Überwachungsagenten. Sie untersuchen reale Anwendungen wie die Erkennung von Anomalien in digitalen Geldbörsen und befassen sich mit PayPal. Graphenbasiertes Betrugserkennungssystem mit einer Genauigkeit von 99,9 %. In einer praktischen Übung können Sie Agenten zur Betrugserkennung erstellen und damit experimentieren, um das Gelernte zu vertiefen.
Modul 4: KI-Agenten für Kreditbewertung und Automatisierung der Kreditvergabe
Da die Kreditvergabe zunehmend automatisiert wird, hilft Ihnen dieses Modul zu verstehen, warum KI-gestützte Kreditentscheidungen für Ihre Arbeit immer wichtiger werden. Sie erfahren, wie KI die finanzielle Inklusion stärkt, den manuellen Aufwand reduziert und durch die Analyse von Daten für mehr Fairness sorgt. über traditionelle Kreditauskünfte hinaus. Da Kreditvergabemodelle heute transparent, unvoreingenommen und genau sein müssen, bereitet Sie dieses Modul darauf vor, sicher mit KI-Systemen zu arbeiten, die Einfluss auf die Kreditvergabe, Risikobewertung und Regulierung haben. Ergebnisse.
In diesem Modul befassen Sie sich mit nicht-traditionellen Kreditdaten, erklärbarer KI (XAI) für transparente Entscheidungen und Techniken zur Verringerung von Verzerrungen bei Kreditvermittlern. Sie untersuchen reale Beispiele für die Bewertung von Personen, die zum ersten Mal einen Kredit aufnehmen, analysieren Upstart's CFPB-zugelassenes Kreditvergabemodell und nehmen Sie an einer praktischen Übung teil, die Ihnen die Automatisierung von Kreditbewertungs- und Kreditvergabeprozessen näherbringt.
Modul 5: KI-Agenten für Vermögensverwaltung und Robo-Advisory
Da die Vermögensverwaltung zunehmend datengesteuert wird, hilft Ihnen dieses Modul zu verstehen, warum KI-gestützte Personalisierung, dynamische Portfolioanpassungen und sentimentbewusste Strategien für moderne Finanzentscheidungen unverzichtbar werden. Sie Erhalten Sie Klarheit darüber, wie KI-Agenten die Anlageergebnisse verbessern, sich an veränderte Märkte anpassen und maßgeschneiderte Lösungen liefern, die bisher in großem Maßstab nicht möglich waren. So sind Sie bestens vorbereitet, um in Umgebungen zu agieren, in denen intelligente Automatisierung den langfristigen finanziellen Erfolg bestimmt. In diesem Modul beschäftigen Sie sich mit profilbasierter Personalisierung, Algorithmen zur Portfolio-Neugewichtung, sentimentbewusstem Investieren und realen Anwendungen wie wöchentlichen KI-gesteuerten Portfolioanpassungen. Sie untersuchen Fallstudien wie den Path-Agenten von Wealthfront und analysieren, wie KI-Modelle maßgeschneiderte Spar- und Anlagestrategien empfehlen. Die praktische Übung führt Sie durch die Automatisierung von Portfolio-Workflows und lässt Sie erleben, wie KI-Agenten Strategien personalisieren und Vermögensverwaltungsaufgaben unterstützen.
Modul 6: Handelsbots und Marktüberwachungsagenten
Auf den schnelllebigen Finanzmärkten von heute müssen Sie in der Lage sein, Trends zu analysieren, sofort zu reagieren und fundierte Handelsentscheidungen zu treffen. KI-gesteuerte Handelsbots verschaffen Ihnen einen Vorteil, indem sie komplexe Aufgaben automatisieren und Chancen schneller erkennen als manuelle Verfahren. Methoden und die Reduzierung emotionaler Fehler. Indem Sie sich mit der Funktionsweise dieser Systeme vertraut machen, versetzen Sie sich in die Lage, intelligenter zu arbeiten, die Genauigkeit zu verbessern und in Umgebungen wettbewerbsfähig zu bleiben, in denen Geschwindigkeit, Daten und Anpassungsfähigkeit über den Erfolg entscheiden.
In diesem Modul befassen Sie sich mit verstärktem Lernen für Handelsentscheidungen, auf historischen Daten basierenden Vorhersagemodellen und Techniken zum effektiven Management von Risiko-Ertrags-Schwellenwerten. Außerdem tauchen Sie in reale Beispiele wie Krypto-Arbitrage ein und untersuchen, wie Unternehmen wie Renaissance Technologies verwenden adaptive Trading-Bots und führen eine praktische Übung durch, bei der Sie Ihren eigenen Marktbeobachtungsagenten erstellen und testen.
Modul 7: NLP-Agenten für Finanzdokument-Intelligenz
Da Finanzgeschäfte immer komplexer werden, benötigen Sie die Möglichkeit, mit Agenten zusammenzuarbeiten, die Aufgaben selbstständig planen, anpassen und ausführen. Autonome Finanzagenten helfen Ihnen dabei, Entscheidungsprozesse zu optimieren, manuellen Aufwand zu reduzieren und schnell zu reagieren. schneller auf sich ändernde Markt- oder Kundenbedingungen reagieren. Indem Sie lernen, wie diese Agenten mit minimaler Aufsicht arbeiten, sind Sie in der Lage, Lösungen zu entwickeln, die die Effizienz verbessern, Konsistenz gewährleisten und groß angelegte Finanzworkflows unterstützen. Institutionen.
In diesem Modul befassen Sie sich mit Autonomiestufen, Planungsstrategien für Agenten, Speicherintegration, Aktionsausführung und Optimierungsmethoden. Sie untersuchen reale Anwendungen wie die automatisierte Kreditbearbeitung, Portfolioanpassungen und mehrstufige Prozesse. Aufgabenautomatisierung in Finanzumgebungen. Sie arbeiten auch an einer praktischen Übung, die Sie bei der Entwicklung eines autonomen Agenten mithilfe von Zielen, Kontext, Tools und strukturierten Arbeitsabläufen unterstützt, die speziell auf den Finanzbereich zugeschnitten sind.
Modul 8: Compliance und Risikoüberwachungsbeauftragte
Angesichts der rasanten Entwicklung der Finanzvorschriften und der zunehmenden Komplexität der Risiken benötigen Sie fundierte Einblicke in die Möglichkeiten, wie KI die Compliance und Überwachung stärken kann. Dieses Modul vermittelt Ihnen, warum Echtzeitüberwachung, fortschrittliche Risikoerkennung und automatisierte Verifizierung sind unerlässlich, um Finanzkriminalität einen Schritt voraus zu sein. Indem Sie lernen, wie KI die AML- und KYB-Prozesse verbessert, sind Sie in der Lage, mit Systemen zu arbeiten, die den manuellen Aufwand reduzieren, die Genauigkeit verbessern und Institutionen vor regulatorischen Strafen schützen. Reputationsschaden.
In diesem Modul befassen Sie sich mit KI in den Bereichen AML/KYB, regelkonforme Modellierung, Transaktionsgraphenanalyse und realen Anwendungen wie grenzüberschreitender Überwachung. Sie untersuchen, wie HSBC die KI von Quantexa einsetzt, um die Erkennungsgenauigkeit um 30 % zu steigern, und befassen sich mit Entitätsauflösung und Sanktionsprüfung und tauchen Sie ein in Techniken wie die Analyse negativer Medienberichte, die Erkennung von Verhaltensauffälligkeiten und die GNN-basierte Betrugserkennung. Eine praktische Übung führt Sie durch die Entwicklung von Compliance-Agenten unter Verwendung von Echtzeitdaten. Überwachung und regelbasierte Arbeitsabläufe.
Modul 9: Verantwortungsbewusste, faire und überprüfbare KI-Agenten
Da KI eine immer größere Rolle bei finanziellen Entscheidungen spielt, müssen Sie sicherstellen können, dass diese Systeme ethisch, transparent und im Einklang mit den regulatorischen Anforderungen funktionieren. Dieses Modul hilft Ihnen zu verstehen, warum Fairness, Überprüfbarkeit und Governance Es ist wichtig, wenn KI-Modelle die Kreditvergabe, Bonitätsbewertung, Betrugsüberprüfung und Kundenergebnisse beeinflussen. Indem Sie lernen, wie verantwortungsbewusste KI Vorurteile minimiert, regulatorische Risiken reduziert und Vertrauen stärkt, bereiten Sie sich darauf vor, selbstbewusst mit Systemen zu arbeiten, die muss Audits, Erklärungen und einer realistischen Prüfung standhalten.
In diesem Modul befassen Sie sich mit Governance-Rahmenwerken wie den RBI-Richtlinien und dem EU-KI-Gesetz, den Grundsätzen der Fairness und Erklärbarkeit sowie Techniken für eine nachvollziehbare Entscheidungslogik. Sie untersuchen Beispiele aus der Praxis, darunter überprüfbare KI-Protokolle und Fairness-Prüfungen von Wells Fargo und JPMorgan. Die praktischen Übungen vermitteln Ihnen die Fähigkeiten, KI-Agenten zu entwickeln, die transparent, konform und überprüfbar sind, wobei der Schwerpunkt auf fairen Kreditvergabepraktiken und ethischen Finanzpraktiken liegt.
Modul 10: Weltbekannte Fallstudien
Im Zuge der Weiterentwicklung der Finanzsysteme profitieren Sie davon, zu sehen, wie globale Institutionen KI einsetzen, um groß angelegte Herausforderungen zu bewältigen. Anhand realer Fallstudien erfahren Sie, wie KI zu enormen Zeiteinsparungen führt, die Genauigkeit verbessert, die Betrugsbekämpfung stärkt und den Zugang zu Krediten erweitert. Durch die Untersuchung bewährter, wirkungsvoller Beispiele erhalten Sie einen klaren Überblick darüber, was in der Praxis funktioniert. Dies hilft Ihnen, fundiertere Entscheidungen zu treffen, intelligentere Agenten zu entwickeln und den messbaren Wert zu erkennen, den KI für Finanzdienstleistungen bringt. In diesem Modul untersuchen Sie drei wichtige Implementierungen: die COiN-Plattform von JPMorgan, die 12.000 Kreditunterlagen in Sekundenschnelle überprüft; das Decision Intelligence-System von PayPal, das Betrugsfälle mit einer Genauigkeit von 99,9 % erkennt; und das KI-gesteuerte System von Upstart. Kreditbewertungsmodell, das die Genehmigungsquote um 27 % erhöht und Zahlungsausfälle um 16 % reduziert. Außerdem erhalten Sie wichtige Einblicke in Effizienz, Fairness und Risikominderung, die anhand dieser Fälle veranschaulicht werden.