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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.
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
• Vertrautheit mit grundlegenden Finanzprodukten und Prozessen
• Interesse an Risiko, Compliance oder datengetriebenen Initiativen
• Bringen Sie einige nicht sensible Beispiele aus Ihrer Organisation mit
*Wir wissen, dass jedes Team eigene Bedürfnisse und Spezifikationen hat. Deshalb können wir die Schulungsübersicht 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 Trainern an Ihrem Standort für Organisationen.
Neue Fähigkeiten erlernen, angeleitet von erfahrenen Trainern von überall.
