Data Analytics und Quantitative Methoden im Risk Management (Online-Intensiv-Training)
04.10.2027 - 05.10.2027Online
RN-S04V
Beschreibung
Data Analytics lässt sich mit dem Lösen eines Puzzles vergleichen: Eine große Menge einzelner Puzzleteile (Daten) enthält zunächst nur begrenzte Informationen. Erst durch das systematische Sortieren, Analysieren und Zusammenführen dieser Daten entsteht ein vollständiges Bild, das als fundierte Grundlage für Entscheidungen dient. Data Analytics umfasst heute ein breites Spektrum quantitativer Methoden und Technologien zur Analyse großer Datenmengen. Dazu zählen klassische statistische Verfahren, Data Mining, maschinelles Lernen (Machine Learning), Artificial Intelligence (AI) einschließlich generativer AI (Generative AI), Predictive Analytics, Zeitreihenanalysen, Anomalieerkennung, Netzwerkanalysen sowie moderne Verfahren der Datenvisualisierung und Mustererkennung. Ziel ist es, verborgene Zusammenhänge, Trends, Abhängigkeiten und Frühwarnsignale zu identifizieren und daraus belastbare Erkenntnisse für unternehmerische Entscheidungen abzuleiten.
Im Risikomanagement unterstützt Data Analytics dabei, Unsicherheiten zu reduzieren, Risiken frühzeitig zu erkennen, deren Eintrittswahrscheinlichkeit und potenzielle Auswirkungen fundierter zu bewerten sowie Chancen systematisch zu identifizieren. Moderne AI-Verfahren erweitern dabei das Methodenspektrum erheblich, indem sie auch komplexe, nichtlineare Zusammenhänge erkennen, unstrukturierte Daten (z. B. Texte, Dokumente oder Nachrichten) auswerten und die Qualität von Prognosen und Frühwarnsystemen verbessern. Data Analytics eröffnet damit neue Perspektiven, verborgene Muster und Kausalzusammenhänge zu erkennen, Risiken und Chancen quantitativ zu bewerten sowie fundierte, datenbasierte Entscheidungen zu treffen. Das Intensiv-Seminar vermittelt praxisorientiert die wesentlichen mathematischen, statistischen und KI-gestützten Methoden der Risikoanalyse und zeigt anhand konkreter Anwendungsbeispiele, wie quantitative Verfahren und moderne Data-Analytics-Technologien erfolgreich in der Unternehmenspraxis eingesetzt werden können.
Schwerpunkte
Sie lernen in diesem Seminar die folgenden Aspekte kennen:
- Grundlagen der Stochastik und Stochastische Methoden der Risikoanalyse
- Einführung in Data Analytics (anhand konkreter Fallstudien)
- Datenkompetenz, Methodenkompetenz und Informationskompetenz
- Descriptive Analytics (Lageparameter, Streuungsparameter, Konzentrationsmessung, Korrelation und Kausalität, Regressionsanalyse)
- Diagnostic Analytics (Clusteranalyse, Assoziationsanalyse, Lineare Regression, Klassifikationsverfahren, Zeitreihenanalyse)
- Anwendungsbeispiel: Lineare Regression im Währungsrisikomanagement
- Anwendungsbeispiel: GBM-Modellierung für Aluminiumpreise
- Predictive Analytics (Bayes-Netze, Machine Learning)
- Evaluierung von prädiktiven Modellen
- Statistische Verteilungen und deren Parametrisierungen (univariate und multivariate)
- Anwendung der im Finanzbereich bewährten "Value-at-Risk"-Modelle
- Anwendung von stochastischen Szenarioanalysen auf geplante Cash Flows, Budgets und erwartete Gewinne (Cash Flow at Risk, EBIT at Risk)
- Analyse von Abhängigkeiten zwischen Risiken
- Risiko-Reporting: lesbare und aussagefähige Risikokennzahlen
- Grundlagen von Machine Learning und Artificial Intelligence im Risikomanagement
- Einsatz von Generative AI und Large Language Models zur Analyse unstrukturierter Daten, zur Identifikation von Frühwarnsignalen und zur Unterstützung datenbasierter Entscheidungen
- Umsetzung eines quantitativen Risikomanagements in R und Python
- Entwicklung diverser eigener Werkzeuge für die Praxis in MS Exel und R und Python (R-Code, Python-Code und Excel-Beispiele werden zur Verfügung gestellt)
Ihre Vorteile
Erlernen Sie in diesem Seminar einen praxisbewährten Methodenbaukasten zur Risikoquantifizierung in Ihrem Unternehmen. In diesem Seminar werden keine statistischen Vorkenntnisse vorausgesetzt.
Zielgruppe
Einsteiger und Fortgeschrittene im Thema "Quantitative Methoden" und Data Analytics, Risikomanager, Treasurer, Controller, Projektleiter und Projektmanager, Datenanalysten, Revisoren, Qualitätsmanager und Geschäftsführung bzw. Aufsichtsratsmitglieder
Zertifikat und Unterlagen
Alle Teilnehmer erhalten eine umfangreiche Dokumentation in elektronischer Form. Außerdem erhalten alle Teilnehmer das eBook "Data Analytics im Risikomanagement - Descriptive Analytics - Diagnostic Analytics - Predictive Analytics" (Romeike / Wieczorek, Springer Verlag, Wiesbaden 2026) sowie ein Zertifikat der Risk Academy®.
Referenten
Termine und Ort
04.10.2027 - 05.10.2027 (Online)
Teilnahmegebühr
Die Teilnahmegebühr beträgt 1890,- € zzgl. 19% MwSt.
Ergänzende Informationen
[Beginn an beiden Tagen jeweils um 9:00 Uhr; Ende gegen 16:30 Uhr]
Wichtige Informationen zur virtuellen Teilnahme an RiskAcademy-Trainings finden Sie hier
Ob Ihr System GoToMeeting unterstützt, können Sie hier testen: https://support.goto.com/de/meeting/system-check
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Anmeldung zum Seminar
Sie können sich online für dieses Seminar anmelden. Alternativ nehmen wir Ihre Anmeldung via E-Mail an office@risknet.eu entgegen.
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