Machine Learning und Sprachmodelle im Retail-Banking praktisch erproben

KI-Intensivseminar · 2 Tage

Betrugserkennung, Video-Legitimation und Service-Chatbots eigenhändig mit KI bauen

Das nehmen Sie mit

• Sie haben Modelle zur Betrugsfallerkennung, zur Video-Legitimation und zu Auffälligkeiten in Umsatzdaten selbst erstellt.
• Sie haben einen Kundenservice-Chatbot und eine KI für internes Wissen aufgebaut und kennen Finetuning, RAG und Alternativen zu ChatGPT.
• Sie können Automatisierungspotenzial bewerten, Qualität über KPI sichern und die Vorgaben von KI-Verordnung, DSGVO und EU Data Act einordnen.

Ablauf

1. Teil 1

   Tag 1 – Modul 1 – Einstieg: KI-Begriffe für die Bankpraxis

   • Was Künstliche Intelligenz ist, gezeigt an Aufgaben aus Filiale, Zahlungsverkehr und Kreditbearbeitung
   • Fachbegriffe entwirren, die in Gesprächen mit Rechenzentrum und Softwareanbietern fallen
   • Generative KI, datengetriebene Entscheidungen, Planung und Prozessautomatisierung im Privatkundengeschäft
2. Teil 2

   Tag 1 – Modul 2 – Machine Learning: Entscheidungen aus Bankdaten ableiten

   • Lernalgorithmen und neuronale Netze: wie sie aus Beispielen Muster gewinnen, anschaulich ohne Mathematik
   • Feature Engineering: aus Kontobewegungen Merkmale wie Buchungshäufigkeit oder Betragsspitzen bilden
   • Use Cases: Betrugsfallerkennung, Wissensmanagement, Retailbanking, autonomes Fahren
   • Übung: In Orange3 Datamining ein Modell trainieren, das Vorgänge als möglichen Betrugsfall markiert
   • Übung: Eine KI-Entscheidung bauen, mit der die Video-Legitimation reibungsloser abläuft
3. Teil 3

   Tag 1 – Modul 3 – Deep Learning: Auffälligkeiten finden, Fälschungen durchschauen

   • Supervised, Unsupervised und Reinforcement Learning als aktuelle Verfahren nebeneinandergestellt
   • Autoencoder lernen das Normalbild der Daten und schlagen bei Abweichungen automatisch an
   • GAN: wie KI täuschend echte Bild- und Tonfälschungen erzeugt, etwa von Ausweisdokumenten
   • Marktübersicht: Cloud-AI-Plattformen und quelloffene Gegenstücke
   • Übung: Eine KI aufsetzen, die ungewöhnliche Ausschläge in Umsatzdaten meldet
4. Teil 4

   Tag 2 – Modul 4 – Sprachmodelle: Kundenservice und internes Wissen

   • Aufbau und Arbeitsweise von ChatGPT und anderen LLM im Detail
   • Übung: Prompts für Bankaufgaben verfassen, etwa ein Schreiben zu einer Beschwerde über Kontoführungsentgelte
   • Übung: Einen Chatbot entwerfen, der Standardfragen von Privatkunden beantwortet
   • Übung: Eine KI aufbauen, die Mitarbeitenden Antworten aus internen Arbeitsanweisungen liefert
5. Teil 5

   Tag 2 – Modul 5 – Modelle anpassen: Finetuning, RAG und Anbieterwahl

   • Finetuning: Enterprise-Modelle für generative KI auf Bankprozesse zuschneiden
   • Übung: Mit Retrieval-Augmented Generation und Flowise AI einen Workflow bauen, der Produktbedingungen nutzt
   • Halluzinationen, Prompt Injection und Bias: Gefahren im Chatbot-Einsatz eindämmen
   • Als Alternativen zu ChatGPT einordnen: LLama2, Gemma, LeoLM und Aleph Alpha
   • Multimodal mit Gemini: Audio- und Videoinhalte erzeugen
6. Teil 6

   Tag 2 – Modul 6 – Strategie: KI-Vorhaben im Institut planen und messen

   • Automatisierungspotenzial erkennen, zum Beispiel bei Kontoeröffnung oder Adressänderungen
   • Evolution oder Disruption: was KI für das Geschäftsmodell einer Retail-Bank bedeuten kann
   • Bausteine einer eigenen AI-Strategie für das Haus
   • Kennzahlen, Baselines und Benchmarks, als Maßstab für die Güte eines Modells
   • Aus der Projektpraxis: Erfolgsfaktoren und Fallstricke
   • Übung: Zwei bankfachliche Use Cases von der Idee bis zur Bewertung durchdenken
7. Teil 7

   Tag 2 – Modul 7 – Verantwortung: Ethik, Sicherheit, Regulierung und Ausblick

   • Ethische und gesellschaftliche Fragen, wenn Algorithmen über Kundinnen und Kunden mitentscheiden
   • Security by Design: Grundsätze, damit KI-Systeme Angriffen standhalten
   • Regulatorischer Rahmen: DSGVO, EU Data Act und die europäische KI-Verordnung
   • Artificial General Intelligence (AGI): Konzepte, die auf Intelligenz auf menschlichem Niveau zielen