KI-Grundlagen für Finanzprofis: Konzepte, Anwendungsfelder und Chancen im Banking

KI-Grundlagen für Finanzprofis: Konzepte, Anwendungsfelder und Chancen im Banking.

MODUL 01: EINFÜHRUNG IN KÜNSTLICHE INTELLIGENZ

• Was ist KI, was ist sie nicht? Begriffsklärung und Abgrenzung
• Historie und aktuelle Trends im Bereich KI
• Überblick über KI-Disziplinen: Machine Learning, NLP, Computer Vision
• Ziel: Orientierung im KI-Feld gewinnen

MODUL 02: WIE KI FUNKTIONIERT – OHNE FORMELN

• Grundprinzipien des maschinellen Lernens anhand von Finanzbeispielen
• Supervised vs. Unsupervised Learning erklärt mit Kreditrisiko & Segmentierung
• Ziel: Verstehen, wie KI zu Entscheidungen kommt
• Einblick in typische Modellentscheidungen

MODUL 03: KI-ANWENDUNGSFELDER IM FINANZSEKTOR

• Kundenservice (z. B. Chatbots), Betrugserkennung, Kreditbewertung
• Automatisierte Compliance und Dokumentenanalyse
• Praxisbeispiel: KI-basierte Risikoprüfung in der Kreditvergabe
• Ziel: Relevante Use Cases identifizieren

MODUL 04: CHANCEN UND GRENZEN VON KI IM BANKING

• Was KI gut kann – und was (noch) nicht
• Wie KI Prozesse verbessert und Mitarbeiter:innen entlastet
• Diskussion: Welche Prozesse im eigenen Haus sind KI-tauglich?
• Ziel: Einsatzpotenziale erkennen

MODUL 05: VERANTWORTLICHER EINSATZ VON KI

• Transparenz, Fairness und Datenschutz in KI-Systemen
• Umgang mit Blackbox-Modellen
• Überblick: EU AI Act und regulatorische Anforderungen für Banken
• Ziel: Sicherheit bei strategischen Entscheidungen mit KI

MODUL 06: ERFOLGSFAKTOREN FÜR KI-PROJEKTE IM FINANZBEREICH

• Datenlage, Zieldefinition, Projektstruktur – was macht ein gutes KI-Projekt aus?
• Zusammenarbeit zwischen Fachabteilung und IT
• Best Practices aus der Finanzbranche
• Ziel: Erste Schritte für eigene KI-Vorhaben planen