KI in Finanzdienstleistungen Kurse

KI in Finanzdienstleistungen

Ein kompakter Einsteigerkurs für Finanzfachleute und Technikerinnen oder Techniker zur sicheren und wirksamen Nutzung von KI in Banking, Versicherungen und Kapitalmärkten. Teilnehmende lernen, wo KI Wert schafft, wie Risiken gesteuert werden und wie ein ethik- und regulierungsbewusster Fahrplan entsteht.

Was werden Sie lernen?

Sie erkennen wertstiftende Anwendungsfälle, verstehen Erwartungen zu Fairness und Erklärbarkeit, richten eine schlanke Governance ein und skizzieren einen praxistauglichen Plan für Ihr Institut. Nach diesem Training können Sie sicher:

Erklären, wie KI Betrugskontrollen, Kreditentscheidungen, Kundenverständnis und Betrieb unterstützt
Erwartungen an Fairness, Transparenz und Rechenschaft für KI im Finanzbereich beschreiben
Ein einfaches Governance Modell mit Rollen und Kontrollen umrissen
Einen ersten Fahrplan erstellen, der Strategie, Risiko und Regulierung verbindet

Anforderungen:

Vertrautheit mit grundlegenden Finanzprodukten und Prozessen
Interesse an Risiko, Compliance oder datengetriebenen Initiativen
Bringen Sie einige nicht sensible Beispiele aus Ihrer Organisation mit

Kursübersicht*:

*Wir wissen, dass jedes Team seine eigenen Bedürfnisse und Anforderungen hat. Deshalb können wir den Schulungsplan je nach Bedarf anpassen.

Modul 1: KI als Werttreiber in Finanzinstituten

Wo KI heute hilft Betrugserkennung, Kredit Scoring Unterstützung, Service Personalisierung, Prozessautomatisierung
Geschäftsnutzen gegenüber Modellkomplexität und Betriebskosten abwägen
Daten Readiness Signale Qualität, Lineage und Zugriffsmodelle
Stakeholder Landkarte über Business, Risiko, Compliance und IT

Modul 2: Verantwortungsvolle KI Ethik und Regulierung in der Praxis

Was Responsible AI im Finanzsektor bedeutet Fairness, Transparenz, Rechenschaft
Typische Bias Quellen in Daten und Modellen und Wege zur Minderung
Erklärbarkeit im Sinne von Model Risk und Aufsichtserwartungen
Regulatorischer Überblick EU AI Act, Model Risk Guidance, lokale Vorgaben

Modul 3: Governance und Risikosteuerung für KI

Schlankes Operating Model Rollen für Produkt, Data Owner, Model Risk, Compliance
Policies und Kontrollen Modellinventar, Freigaben, Monitoring, Änderungsnachweise
Steuerung von Drittanbietern Auswahl, Leistungs- und Conduct-Klauseln
Dokumentation, die Audits standhält Fakten, Entscheidungen und Evidenz

Modul 4: Vom Use Case zum Fahrplan

Erfolgsfaktoren Skills, Kultur, Infrastruktur und Change Management
Fall Einblicke Fintech Lending, Risikomodernisierung bei Banken, Robo Advice Leitplanken
Häufige Stolpersteine und Gegenmaßnahmen unklare Ownership, schwaches Monitoring
Ein einfacher Fahrplan Ziele, Leitplanken, Meilensteine und Kommunikationsplan

Praxisnahes Lernen mit erfahrenen Dozenten bei Ihnen vor Ort für Organisationen.