Am Ende dieses Kurses sind die Teilnehmer in der Lage, Bank- und Kreditsysteme zu analysieren, Techniken des maschinellen Lernens zur Betrugserkennung anzuwenden, finanzielle Risiken mithilfe von Effizienzmodellen zu bewerten und Rentabilitätsberichte zu interpretieren, um datengestützte Entscheidungen zu treffen. Die Teilnehmer erwerben die Fähigkeit, Kreditrisiken einzuschätzen, betrügerische Zahlungsmuster zu erkennen und die betriebliche Effizienz anhand branchenrelevanter analytischer Rahmenkonzepte zu bewerten.

Dieser Kurs bietet eine praktische, ganzheitliche Auseinandersetzung mit der Analyse von Finanzbetrug in Bank-, Kredit- und Zahlungssystemen. Die Teilnehmer arbeiten sich von grundlegenden Bankkonzepten und der Klassifizierung von Kreditrisiken bis hin zu fortgeschrittener Betrugserkennung, Effizienzmodellierung und Gewinn- und Verlustanalyse vor. Der Kurs integriert logistische Regression, Risikoanalyse und Data Envelopment Analysis (DEA), um eine Brücke zwischen prädiktiver Modellierung und der Bewertung der operativen und finanziellen Leistung zu schlagen. Was diesen Kurs einzigartig macht, ist sein kombinierter Fokus auf maschinelles Lernen, finanzielle Effizienz und praxisnahe Entscheidungsfindung im Bereich Betrugsbekämpfung. Anstatt die Betrugserkennung als eigenständige Modellierungsaufgabe zu behandeln, legt der Kurs den Schwerpunkt auf Interpretierbarkeit, regulatorische Relevanz und geschäftliche Auswirkungen. Anhand von Anwendungsbeispielen und strukturierten Analyse-Workflows entwickeln die Teilnehmer praxisreife Kompetenzen, die auf Aufgabenbereiche in den Bereichen Finanzrisikoanalyse, Betrugsprävention und datengestützte Entscheidungsfindung abgestimmt sind.