Dr. Nikolaus Wrede

Trainer-/Referent-Profil

"Digital Finance and Risk using AI and ML – ich unterstütze Unternehmen dabei, ihre Potenziale durch intelligente Automatisierung und datengetriebene Lösungen voll auszuschöpfen. Mit meiner Expertise in Data Science, Machine Learning, Künstlicher Intelligenz und Risikoanalyse schaffe ich innovative Strategien zur Optimierung von Finanz- und Risikoprozessen und ermögliche so nachhaltigen Mehrwert."

Kurzprofil

Experte für Automatisierung von Finanz- und Risiko-Prozessen mittels KI sowie für die Mustererkennung in Daten (Data Science). Berufserfahrung in den Branchen Banken, Versicherungen, Pharma, Energie. Abschlüsse als Bankkaufmann, Dipl.-Kfm, MBA (USA), FRM

Arbeitsschwerpunkte

KI-Automatisierung, LLM-Fine-Tuning, Cloud (Azure, AWS)/ Machine Learning, Data Science: Zeitreihenanalyse, Prognosemodelle, Churn Prediction/ Finanz- und Risiko-Optimierung inkl. Cashflow-Simulation

Berufserfahrung

2022 – heute | Data Scientist und AI Automation Engineer, IT-Dienstleistung
2018 – 2022 | Senior Data Scientist, IT-Dienstleistung
2015 – 2018 | Senior Consultant & Manager – Finance & Risk
2013 – 2015 | Gründer & Geschäftsführer, IT-Dienstleistungsbranche
2008 – 2012 | Projekt- und Risikocontroller, Erneuerbare Energien, Essen

Qualifikation

PhD in Risikomanagement
Diplom-Kaufmann (Universität zu Köln)
Master of Business Administration (Eastern Illinois University, USA)
Bankkaufmann
Zertifizierter Financial Risk Manager (GARP), Supply Chain Analytics Manager

Arbeitssprachen

Deutsch
Englisch

Publikationen

“Mehrdimensionale Modellierung von Risiken in einem Energieunternehmen”, Rethinking Finance, 02/2020, Handelsblatt-Fachmedien.
„Erklärungsgrößen künftiger operativer Cash Flows – Empirische Evidenz zu deutschen KMU unter Berücksichtigung der Earnings-Qualität“, 2009, Gabler-Verlag.
„Persistente Bestimmungsgrößen des künftigen operativen Cash Flows – Empirische Evidenz für kleine und mittelgroße Unternehmen des verarbeitenden Gewerbes“, Zeitschrift für Betriebswirtschaft (ZfB), Heft Nr. 9, 2007.
„The Incremental Cash Flow Information of Non-Financial Data and Earnings Quality - Firm-Level Evidence of German Manufacturing SME”, Working Paper der Universität zu Köln, 2008.
„Modelling Future Cash Flows Using Static and Dynamic Fixed-Effects Regression and Bootstrapping - Empirical Evidence of Small and Medium Sized Enterprises from the German Manufacturing Sector”, International Symposium on Forecasting, San Antonio (Texas), 2005.