Machine Learning in der Finanzwirtschaft

• Klartext im Begrifflichkeitsdschungel: Was ist Machine Learning und was kann es?
• Die Mathematik und die unterschiedlichen Modelle hinter Machine Learning
• Datenaufbereitung und Messung der Prognosegüte
• Metaparameter und Datenaufteilung
• Offensichtliche und weniger offensichtliche Anwendungsgebiete
• Illustration der Möglichkeiten und Grenzen mit ausgewählten Anwendungsbeispielen

Machine Learning ist als Teilbereich der künstlichen Intelligenz auch im Finanzsektor angekommen. Kreditscoring, Risikofrüherkennung, maßgeschneiderte Vertriebs- und Marketingmaßnahmen… die Einsatzmöglichkeiten sind unzählig. Mithilfe des maschinellen Lernens werden IT-Systeme in die Lage versetzt, auf Basis vorhandener Datenbestände und Algorithmen Muster und Gesetzmäßigkeiten zu erkennen und Lösungen zu entwickeln. Soweit die Theorie. Doch wie funktioniert die dahinterliegende Technik wirklich? Welche mathematischen Grundlagen stecken in Machine Learning? Und vor allem: Wo und wie lässt sich die Technik in der Finanzwirtschaft konkret einsetzen?

Nutzen Sie unser 2-tägiges Seminar und erhalten Sie Antworten auf diese Fragen. Neben der grundlegenden Theorie sowie den Modellen und Methoden hinter Machine Learning, erhalten Sie ganz konkrete Beispiele zu Praxisanwendungen und Einsatzbereichen – vom Risikomanagement bis hin zum Marketing und Vertrieb.

Nach dem Seminar sind Sie in der Lage einzuschätzen, für welche Aufgabenstellungen welche Modelle in Frage kommen und verstehen die grundlegenden Schritte bei der Entwicklung des maschinellen Lernens.

Zielgruppe:

Das Intensiv-Seminar richtet sich an Fach- und Führungskräfte aus allen Sparten und Bereichen des Finanzwesens, wie Banken, Sparkassen, Versicherungen, Krankenkassen, Leasingunternehmen, Fin- Techs und Finanzdienstleistungsinstitute, die sich einen guten Überblick über Einsatzbereiche und Funktionsweisen von Machine Learning verschaffen möchten. Die mathematischen Grundlagen für das Verständnis der Modelle werden im Seminar gelegt.