Machine Learning in der Finanzwirtschaft

Von den Grundlagen bis zur konkreten Anwendung für Ihre Berufspraxis

  • Klartext im Begriffsdschungel: Künstliche Intelligenz, Machine Learning, Deep Learning
  • Einfach erklärt: Die Mathematik und die grundlegenden Algorithmen hinter Machine Learning
  • Die richtige Datenaufbereitung – denn „Garbage in -> Garbage out“
  • Verlässliche Bestimmung der Modellgüte
  • Offensichtliche und weniger offensichtliche Einsatzgebiete
  • Illustration der Möglichkeiten und Grenzen – Erfolgsfaktoren und Fallstricke aus der Praxis

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.

Management Trainer

Dr. Gordon Gillespie

Dr. Gordon Gillespie ist als finanz-mathematischer und aktuarieller Berater bei der TriSolutions GmbH tätig. Seine Beratungsschwerpunkte liegen im Bereich mathematischer Modellierungen in der Banken- und Versicherungspraxis sowie der Umsetzung entsprechender Modelle in Form von effizienten und stabilen IT-Anwendungen. Im Rahmen seiner Beratungstätigkeit ist Herr Dr. Gillespie schon mehrfach mit Aufgaben im Bereich der Modellvalidierung betraut gewesen, insbesondere der Entwicklung entsprechender quantitativer Verfahren. Er verfügt über umfassende Kenntnisse statistischer und datenanalytischer Verfahren und ein tiefes konzeptionelles Verständnis einschlägiger Markt-, Kredit- und operationeller Risikomodelle.

Daniel Saathoff

Daniel Saathoff ist Fachbereichsspezialist Risiko Controlling bei der Deutschen Kreditbank AG. Zuvor war er bei S Rating und Risikosysteme GmbH tätig. Dort war zunächst einige Jahre mit dem Kreditrisikoportfoliomodell und verwandten Säule II-Themen betraut und erwarb sich dann weitere Erfahrung in der Säule I als Teamleiter Scoring und LGD, wo er die Scoring- und Verlustschätzungsmodelle (IRBA, KSA) für die Sparkassen, Landesbanken und Landesbausparkassen verantwortete.

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Übersicht

Termine und Veranstaltungsorte

13.11.2019 – 14.11.2019
09:00 bis 17:00 Uhr

Seminarbereich der PPI AG/TriSolutions Seminare
Wilhelm-Leuschner-Straße 79

Dauer

2 Tage [16 CPE ~ IIA Standards]

Teilnahmebedingungen & Preis

Nach Eingang Ihrer Anmeldung erhalten Sie eine Anmeldebestätigung und eine Rechnung. Die Teilnahmegebühr für das zweitägige Seminar beträgt inkl. Mittagessen, Erfrischungsgetränken und der Dokumentation 1.595,– € zzgl. der gesetzlichen MwSt. Bis zu zwei
Wochen vor Veranstaltungstermin können Sie kostenlos stornieren. Danach oder bei Nichterscheinen des Teilnehmers berechnen wir die gesamte Teilnahmegebühr. Selbstverständlich ist eine Vertretung des angemeldeten Teilnehmers möglich.

Methodik

Interaktiver Vortrag, Diskussion, Gruppenarbeit, praktische Übungen, Fallstudien, Reflexion

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