Maschinelles Lernen und KI im Bank- und Finanzwesen: Grundlagen, Potenzial, Anwendung, Umsetzung

Im Anschluss sind die Teilnehmenden zu einem Netzwerkapéro eingeladen.
Datum04 Sep. 2024
Zeit13:00 - 17:00
StandortHotel Bellevue Palace, Bern
Norman Schürhoff, SFI Senior Chair, Universität Lausanne
Annika Schröder, Head of Business Transformation / Strategy Execution Team, Farmers Insurance

Maschinelles Lernen (ML) und künstliche Intelligenz (KI), auch unter dem Begriff Artificial Intelligence (AI) zusammengefasst, versprechen die nächste technische Revolution in der Finanzindustrie. Komplexe Algorithmen sollen etablierte Prozesse im Bankgeschäft erneuern und ablösen. So weit so gut, aber wie soll ein Computer, der auf Basis von Binärcodes arbeitet, eigenständige Entscheidungen treffen und wo steht der technologische Fortschritt aktuell? Die Master Class unterzieht das Thema einem fundierten Realitäts-Check und zeigt das Potenzial, aber auch die Grenzen der künstlichen Intelligenz anhand konkreter Anwendungsbeispiele auf. 
 

Ausgangslage

Seit 2018 entwickelt sich das maschinelle Lernen zu einer wesentlichen Schlüsseltechnologie, die auch die Finanzindustrie zunehmend tangiert. Maschinelles Lernen (ML) bezeichnet die Fähigkeit von Computersystemen, die ihre Leistung eigenständig durch gezielte Analyse von Daten verbessert, ohne dabei explizit programmierten Anweisungen folgen zu müssen. Dabei bieten sich zahlreiche Anwendungsmöglichkeiten für die neue Technologie an: Sie umfassen beispielsweise das Risiko- und Anlagemanagement, das Underwriting, die Handelsabwicklung oder den algorithmischen Handel einer Bank und reichen bis hin zur effektiven Betrugs- und Geldwäsche-Prävention.
 

Ziele

In einem ersten Schritt gilt es, die unterschiedlichen Begrifflichkeiten und Definitionen mit dem Ziel, ein gemeinsames Verständnis am Thema zu etablieren, zu klären. Danach folgt eine minutiöse Auslegeordnung der heute bereits verfügbaren Technologien, um das enorme Anwendungspotenzial der künstlichen Intelligenz in Banking und Finance zu erfassen. Den Kursteilnehmenden soll ein vertieftes Themenverständnis im direkten Branchenkontext vermittelt werden. Wo stiftet das maschinelle Lernen innerhalb der Wertschöpfungskette einer Bank einen echten Mehrwert? Wie gestalten sich konkrete Anwendungen innerhalb der Prozess-Kette? Steht Effizienzsteigerung oder doch vielmehr die Prozessoptimierung im Vordergrund? Beleuchtet und thematisiert werden anhand von aussagekräftigen Fallstudien überdies wichtige Organisationsfragen sowie grundlegende Wettbewerbsaspekte.
 

SFI Master Class Merkmale und Zielgruppe

SFI Master Classes bieten erfahrenen Bank- und Finanzfachleuten eine einzigartige Gelegenheit, ihr Wissen auszutauschen und ihre beruflichen Ansichten mit hochrangigen Akademikern und Branchenexperten in einer interaktiven Lernumgebung zu teilen. Die Master Classes beinhalten praktische Gruppenarbeit und Möglichkeiten zur Diskussion. Im Anschluss sind die Teilnehmenden zu einem Netzwerkapéro eingeladen.

Die Master Class richtet sich an Spezialisten aus der Finanzindustrie, die ihr Wissenskapital verbreitern und ihre technologische Kompetenz im Bereich der künstlichen Intelligenz vertiefen wollen. Im Vordergrund steht die inhaltliche Auseinandersetzung der Teilnehmenden mit neuen Technologien, die das eigene Berufsumfeld in den kommenden Jahren fundamental zu beeinflussen und zu verändern vermögen.
 

SAQ Rezertifizierung

Diese SFI Master Class wurde im Umfang von vier Lernstunden von der SAQ als Rezertifizierungsmassnahme für folgende Profile anerkannt: 

  • Wealth Management Advisor CWMA

  • Certified Corporate Banker CCoB

Diese SFI Master Class deckt die Komponenten "Fachwissen" und "Verhalten" ab.
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Abmeldungen und Nichterscheinen

Sollten Sie an der Master Class nicht teilnehmen können, bitten wir Sie höflich, uns so bald wie möglich zu informieren. Die Plätze sind begrenzt, und späte Absagen und Nichterscheinen verhindern nicht nur, dass Personen auf der Warteliste teilnehmen können, sondern führen auch zu einer ineffizienten Verwendung von wertvollen Ressourcen. Besten Dank für Ihre Unterstützung.

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