KI im Fintech-Bereich
KI im Fintech-Bereich: Underwriting und Betrugserkennung, Personalisierung, Automatisierung im Support sowie die Anforderungen an Fairness und Regulierung.
KI verändert den Fintech-Bereich in der Kreditentscheidung, der Betrugserkennung, im Trading, im Underwriting und in der Kundenansprache, doch der Hype läuft dem einsetzbaren Nutzen oft voraus. Dieser Block vermittelt ein belastbares Verständnis davon, wie KI innerhalb von Finanzprodukten und Workflows tatsächlich funktioniert, wo sie messbare Erträge bringt und wo sie nur Kosten ohne Nutzen erzeugt, und welche Governance ein regulierter Sektor mit hohen Einsätzen verlangt. Sie gehen von den Grundmechaniken von machine learning und generativer KI zu einer disziplinierten Sicht auf Use Cases entlang der Fintech-Wertschöpfungskette und weiter zu den Risiko-, Model-Governance- und Regulierungsrahmen (einschließlich KI-spezifischer Regeln, die auf die Finanzregulierung aufgesetzt werden), die darüber entscheiden, ob eine Lösung sicher und profitabel eingesetzt werden kann. Ziel ist Sektorkompetenz, nicht der eigene Modellbau.
Was Sie beherrschen werden
- Kernkonzepte von KI und ML anhand fintech-spezifischer Beispiele wie Credit Scoring und Betrugsmodellen erklären
- Erfassen, wo KI entlang der Fintech-Wertschöpfungskette echten Mehrwert schafft und wo die Einführung vom Hype getrieben ist
- ROI, Machbarkeit und Adoptionsrisiken einer vorgeschlagenen KI-Lösung anhand realistischer, sektorrelevanter Kriterien bewerten
- Model Risk, zentrale KI-Risiken und regulatorische Anforderungen identifizieren und Governance-Prüfungen vor dem Deployment anwenden
Schlüsselbegriffe
Module
Behandelt die zentralen KI-Anwendungen in Kreditvergabe, Personalisierung, Support und Compliance im regulierten Finanzumfeld.
Behandelt die Identifikation von KI-Use-Cases, die Bewertung von Anbietern sowie die Modellierung von ROI und Erfolgsmetriken.
Behandelt KI-Regulierung, Model Risk Management und Kontrollen, die Fintech-Produkte sicher halten.
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