Computer Vision im Finanzwesen: Automatisierte Bild- und Dokumentenanalyse mit KI

Modul 01: Einführung in Computer Vision - Was ist Computer Vision? Grundlagen und Begriffe - Relevanz visueller Daten im Finanzwesen - Abgrenzung zu NLP und strukturierter Datenverarbeitung - Anwendungsfälle: Analyse von Ausweisen, Kontoauszügen, Schadensfotos - Praxisübung: Erkennung von Formularen in Scan-Daten Modul 02: Datenquellen & Bildformate im Finanzbereich - Typische Inputformate: PDFs, Scans, Ausweise, Formulare - Herausforderungen bei der Datenqualität - Umgang mit verschiedenen Bildauflösungen, Formaten, Layouts - Anwendungsfälle: Dokumentenvorverarbeitung für OCR - Praxisübung: Extraktion und Visualisierung von Bild-Metadaten Modul 03: Texterkennung mit OCR - OCR (Optical Character Recognition) mit Tesseract & EasyOCR - Anwendung auf Kontoauszüge, Rechnungen, Vertragsdokumente - Verbesserung der Erkennungsrate durch Preprocessing - Anwendungsfälle: Digitale Archivierung, automatische Dokumentenerfassung - Praxisübung: OCR auf gescannten Kontoauszügen durchführen Modul 04: Dokumentenklassifikation und -routing - Klassifikation von Belegen, Formularen, Anträgen mit ML - Modellaufbau mit Scikit-learn oder Keras - Anwendungsfälle: Automatisiertes Routing von Kredit- oder Versicherungsanträgen - Praxisübung: Training eines Klassifikators auf Formularbildern Modul 05: Visuelle Anomalieerkennung - Identifikation verdächtiger Dokumente oder fehlerhafter Scans - Einführung in Convolutional Neural Networks (CNN) - Anwendungsfälle: Betrugsprävention bei eingereichten Belegen - Praxisübung: Erkennung ungewöhnlicher Muster in gescannten Ausweisen Modul 06: Integration und Umsetzung - API-gestützte Verarbeitung und Weiterleitung (z. B. in DMS, CRM) - Projektstruktur: Datenflüsse, Monitoring, Schnittstellen - Anwendungsfälle: Einbindung von CV-Modulen in Workflows (z. B. Claims-Management) - Praxisübung: Entwurf einer End-to-End-Prozesskette mit OCR und Klassifikation

Hinweis zum Ablauf

Trainer: Diplom-Informatiker (Univ.) mit Schwerpunkt KI, langjähriger Branchen- und Projekterfahrung

Zielgruppe

Die Schulung richtet sich an Data Scientists, Analyst:innen, Fach- und IT-Verantwortliche aus Banken, Versicherungen und Finanzbehörden, die Bilddaten, gescannte Dokumente oder visuelle Inhalte mit Methoden der Computer Vision automatisiert analysieren und in Geschäftsprozesse integrieren möchten.

Hinweise zur Prüfung und Zertifikat/Abschluss

Teilnahmezertifikat und digitales Badge

Teilnahmevorraussetzungen

Grundkenntnisse in Python werden vorausgesetzt. Erfahrung mit NumPy, Pandas oder scikit-learn ist hilfreich, aber nicht zwingend erforderlich.

Preishinweis

Durchführungskosten abhängig von der Anzahl der Teilnehmer