Künstliche Intelligenz im Treasury Management

Entdecken Sie KI-Lösungen für präzisere Finanzprognosen, Berichte und verbessertes Risikomanagement im Treasury.

Willkommen in der Zukunft des Treasury Managements

Von der Optimierung der Liquiditätssteuerung bis hin zur Minimierung von Risiken: Der Einsatz Künstlicher Intelligenz kann die Arbeit von Treasury-Abteilungen nicht nur optimieren, sondern auch transformieren. Trustbits KI-Expert:innen identifizieren Prozesse und entwickeln KI-basierte Lösungen, um Treasury Management auf das nächste Level zu heben.

Generative KI eröffnet neue Möglichkeiten im Treasury

Der Einsatz künstlicher Intelligenz im Treasury ist genau genommen kein brandneues Thema. Methodiken wie Zeitreihenanalysen oder Lineare Regression werden bereits seit langem verwendet, um zukünftige Finanzkennzahlen wie Cashflows, Wechselkursbewegungen und Zinsänderungen zu prognostizieren.

Im Gegensatz zur klassischen KI ist die generative KI eine relativ junge Technologie, künstliche Intelligenz im Treasury einzusetzen. Tools wie ChatGPT nutzen ein sogenanntes Sprachmodell (z.B.: GPT-4). Ein Sprachmodell ist eine Form von künstlicher Intelligenz, die darauf trainiert wurde, menschliche Sprache zu verstehen und zu generieren. Es nutzt große Mengen an Textdaten, um Muster und Strukturen in der Sprache zu lernen, und kann Texte in natürlicher Sprache erzeugen, interpretieren oder übersetzen.

 

4 Praktische Anwendungsfälle für generative KI im Treasury

Erweiterte Vorhersagemodelle
Generative KI kann bei der Entwicklung von Modellen helfen, die noch präzisere Vorhersagen über Cashflows und Markttrends ermöglichen, indem sie eine größere Bandbreite an Variablen und Datenquellen berücksichtigen.
Automatisierte Berichterstattung
Generative Modelle können Finanzberichte automatisch generieren und dabei komplexe Datenanalysen durchführen, die bisher zeitaufwändige manuelle Interpretation erforderten.
Besseres Risikomanagement
Die Fähigkeit von generativer KI, Szenarien und Datenmuster zu simulieren, kann das Risikomanagement verbessern, indem es Treasury-Manager:innen dabei unterstützt, auf potenzielle Risiken besser vorbereitet zu sein und proaktiv zu handeln.
Vertrags- und Dokumentenmanagement
KI kann im Treasury verwendet werden, um Verträge und andere wichtige Dokumente zu überprüfen und zu analysieren. Dies umfasst das automatische Ausfüllen von Formularen, das Erkennen von Mustern und das Hervorheben von Schlüsselklauseln, die besondere Aufmerksamkeit erfordern.

KI-Seminar in Kooperation mit SLG - jetzt buchen!

Einsatz von KI im Treasury
Mit den Expert:innen von Schwabe, Ley & Greiner

Sie möchten alles über die Möglichkeiten von KI im Treasury lernen? Dann ist das Seminar “Einsatz von KI im Treasury”, welches wir gemeinsam mit SLG anbieten, genau das Richtige für Sie! 

Grundlagen

Level

1 Tag

Dauer

EUR 1.750,– zzgl. USt.

Kosten
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Unser Treasury Workshop Angebot:

Inohuse Dialog: Mit dem Einsatz von KI zu Effizienzsteigerug, Innovation und Wettbewerbsvorteilen

Das erwartet Sie:

  • Vermittlung der Grundlagen der Künstlichen Intelligenz
  • Für Sie relevante Geschäftsbereiche für KI identifizieren
  • Status Quo Analyse Ihrer Wertschöpfungs- und Finanzprozesse
  • Zieldefinition und Roadmap für die Umsetzung

Dieser Workshop findet in Kooperation mit Schwabe, Ley & Greiner und der 123C Digital Consulting statt.

Workshop unverbindlich anfragen
Kompetenz

Künstliche Intelligenz im Identity & Access Management

Wie KI im IAM genutzt wird: Innovative Use Cases, Automatisierung, Risikobewertung – KI im Identity & Access Management
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Webcast 06.Oktober: Techniken des maschinellen Lernens können die Prüfung von Rechnungen in der privaten Krankenversicherung effektiv unterstützen. „Natural Language Processing“ ermöglicht so die Klassifikation von kurzen Texten aus den Tabellen von Rechnungen.

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Welche Identität steckt hinter einer maschinellen Handlung? Wer trägt die Verantwortung? Und wie lassen sich diese Zugriffe nachvollziehbar und regelkonform gestalten? Jetzt mehr erfahren.

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Sind die Berechtigungen der Mitarbeitenden noch den Aufgaben entsprechend angemessen oder haben sich diese im Laufe der Zeit verändert?

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