Banken, Versicherungen & Kanzleien

KI im Bankgeschäft verstehen: Modelle, Einsatzfelder und Regulierung

Dieses Tagesseminar richtet sich an Führungskräfte und Fachleute aus Banken, Versicherungen und Finanzdienstleistern, die KI fachlich beurteilen wollen, ohne selbst zu programmieren. Sie lernen die Disziplinen von Machine Learning bis Computer Vision kennen, verstehen am Beispiel Kreditrisiko, wie ein Modell zu seinem Urteil kommt, und gehen typische Einsatzfelder von der Betrugserkennung bis zur Dokumentenanalyse durch. So vorbereitet ordnen Sie Vorhaben im eigenen Institut ein, benennen die regulatorischen Anforderungen und setzen ein erstes KI-Projekt auf.

Für wen

Führungskräfte, Fachexpertinnen und -experten sowie Strategieverantwortliche aus Banken, Versicherungen und Finanzdienstleistern, die ein belastbares Verständnis von Künstlicher Intelligenz und ihrem strategischen Nutzen im Finanzwesen aufbauen wollen; Programmierkenntnisse werden nicht verlangt.

KI-Tagesseminar · 1 Tag

KI-Vorhaben im Finanzinstitut fachlich beurteilen und verantwortlich anstoßen

Das nehmen Sie mit

  • Sie können KI von klassischer Software abgrenzen und Machine Learning, NLP und Computer Vision im Bankkontext zuordnen.
  • Sie verstehen, wie Supervised und Unsupervised Learning zu Ergebnissen kommen, und kennen die wichtigsten Einsatzfelder im Finanzsektor.
  • Sie kennen Transparenz-, Fairness- und Datenschutzanforderungen samt EU AI Act und haben erste Kandidaten für ein KI-Projekt im eigenen Haus benannt.

Ablauf

  1. Teil 1

    Modul 1 – Orientierung: Was Künstliche Intelligenz ist und was nicht

    • Begriff klären und KI gegen regelbasierte Bankanwendungen wie feste Limitprüfungen abgrenzen
    • Entwicklung der KI von den Anfängen bis zu aktuellen Entwicklungen, die Finanzhäuser beschäftigen
    • Die Disziplinen Machine Learning, NLP und Computer Vision und was jede im Bankbetrieb verarbeitet
    • Eine Landkarte des KI-Felds, mit der Sie Anbieterversprechen einordnen können
  2. Teil 2

    Modul 2 – Funktionsweise: Wie ein Modell entscheidet, ohne Formeln erklärt

    • Grundprinzip des maschinellen Lernens an Finanzfällen: aus historischen Kreditakten Muster ableiten
    • Supervised Learning am Kreditrisiko, Unsupervised Learning an der Segmentierung von Kundengruppen
    • Nachvollziehen, auf welchem Weg ein Modell zu Ablehnung, Zusage oder Risikoklasse kommt
    • Typische Modellentscheidungen im Bankalltag anschauen und deren Aussagekraft einschätzen
  3. Teil 3

    Modul 3 – Einsatzfelder: Wo KI im Finanzsektor heute arbeitet

    • Chatbots im Kundenservice, Betrugserkennung im Zahlungsverkehr, Kreditbewertung
    • Compliance-Prüfungen automatisieren und Dokumente wie Verträge oder Jahresabschlüsse auswerten
    • Praxisbeispiel: Risikoprüfung in der Kreditvergabe mit KI-Unterstützung
    • Stärken und Schwächen nüchtern betrachtet: was KI zuverlässig erledigt und was ihr bisher misslingt
    • Wie KI Abläufe in Marktfolge und Service verbessert und Beschäftigte von Routinearbeit entlastet
  4. Teil 4

    Modul 4 – Verantwortung: Transparenz, Fairness und Regulierung für Banken

    • Transparenz, Fairness und Datenschutz in KI-Systemen, die über Kundinnen und Kunden urteilen
    • Mit Blackbox-Modellen umgehen, deren Begründung sich nicht unmittelbar ablesen lässt
    • EU AI Act und weitere regulatorische Anforderungen an Banken im Überblick
    • Strategische KI-Entscheidungen im Vorstand und in Fachbereichen auf sicherem Boden treffen
  5. Teil 5

    Modul 5 – Umsetzung: Vom Kandidaten zum tragfähigen KI-Projekt

    • Diskussion: Welche Abläufe in Ihrem Institut sich für KI eignen
    • Was ein gutes KI-Projekt ausmacht: Datenlage, klar definiertes Ziel, passende Projektstruktur
    • Fachabteilung und IT von Beginn an gemeinsam an den Tisch holen
    • Bewährte Vorgehensweisen aus der Finanzbranche als Orientierung
    • Erste Schritte für ein eigenes KI-Vorhaben skizzieren

VoraussetzungenTechnische Vorkenntnisse sind nicht nötig. Die Inhalte werden anschaulich an Bankbeispielen und ohne mathematische Herleitungen vermittelt.

AbschlussTeilnahmezertifikat und digitales Badge

Thema anfragen