In Kooperation mit der msg for banking führten wir für die Konzernrevision der Landesbank Baden-Württemberg ein Seminar zum Thema „Datenbasiertes Prüfen – Methoden der Data Science und des maschinellen Lernens im Rahmen von Revisionsprüfungen“ durch.
Vielen Dank für den spannenden Austausch und die regen Diskussionen!
Inhalt
- Kurze Geschichte von KI/ML
- Einführung maschinelles Lernen
- Grenzen und Schwächen maschineller Lernverfahren
- Hands On: Wir trainieren eine KI
- Visualisierung von ML-Verfahren
- Überblick über maschinelle Lernverfahren
- Typen maschineller Lernverfahren (überwacht, nicht überwacht etc.)
- Tests und Performance-Messung
- Interaktive Visualisierung der Verfahren über „VisuApps“
- Use Case für überwachte Lernverfahren: „Challenger Modelle“ für Revision und Validierungseinheit
- Use Case von unüberwachten Lernverfahren: Untersuchung auf Anomalien in Datenbeständen oder Zeitreihen
- Prüfbarkeit von ML-Verfahren
- Datenhaushalte in Banken
- Tools zur Datenanalyse: SAS (Viya), Python, R
- Vor- und Aufbereitung von Daten für Datenanalysen
- Validierungs- und Plausibilisierungsregeln
- Ausreißeranalysen
- Datenanalysen mit maschinellen Lernverfahren
- Clusteranalysen
- Detektion von Auffälligkeiten/Anomalien
Wann und wo
- 3./4. März 2023
- Sparkassen-Akademie Stuttgart
Referenten
Prof. Dr. Volker Reichenberger, Leiter Steinbeis-Transferzentrum Data Analytics und Predictive Modelling, Stuttgart
Prof. Dr. Dirk Schieborn, Leiter Steinbeis-Transferzentrum Data Analytics und Predictive Modelling, Stuttgart