Künstliche Intelligenz in der Finanzberatung: Grundlagen — Konzepte — Anwendungen

I Wissensbasierte Systeme in der Finanzberatung: Grundlagen und Beispiele.- 1 KI-Methoden in der Anlageberatung.- 2 Innovative Technologien für das Kundenrating: Integration von wissensbasierten Systemen und menschlicher Urteilsfähigkeit.- 3 Konzeption eines wissensbasierten Systems zur Unterstützung der Produktentwicklung in Kreditinstituten.- 4 Integration wissensbasierter Problemlösungsmethoden zur Unterstützung einer innovativen Finanzierungsberatung.- II Klassische KI-Methoden und Expertensysteme.- 5 Wissensrepräsentation und Problemlösungsverfahren in Expertensystemen.- 6 Expertensysteme in deutschsprachigen Banken: Einsatzstand, Einsatzbereiche und Nutzen.- 7 Chancen und Risiken des Einsatzes von Expertensystemen im Wertpapiergeschäft.- 8 Einsatzmöglichkeiten von Expertensystemen in der Kreditwürdigkeitsprüfung.- III Kooperative Softwaresysteme zur Unterstützung der Allfinanzberatung.- 9 Einführung in die Verteilte Künstliche Intelligenz.- 10 FRESCO: Kooperative wissensbasierte Systeme an der “Kundenschnittstelle” von Finanzdienstleistern.- 11 Intelligente Wertpapiere.- 12 Ein verteiltes Problemlösungssystem für die Allfinanzkundenberatung.- 13 Teamarbeit in kooperierenden Organisationseinheiten fördern durch verteilte wissensbasierte Systeme: Das System MAGNBFICO (MultiAgent-System for Intelligent Financial Consulting).- IV Neuronale Netze.- 14 Konnektionismus.- 15 Modellierung des Aktienrenditegenerierungsprozesses mit Hilfe künstlicher neuronaler Netze.- 16 Ein Jackknife-Ansatz zur Strukturextraktion in Multilayer-Perceptrons bei kleinen Datenmengen.- V Anhang.- Autorenverzeichnis.