„AI wird einer der entscheidenden Wettbewerbsfaktoren in Financial Services“

Sven Krämer, Partner, zeb

 

AI Bootcamp –
künstliche
Intelligenz
in Financial
Services

Artificial Intelligence (AI) ist einer der wichtigsten Zukunftstrends, auch in der Finanzbranche

Die Fülle an Einsatzmöglichkeiten bringt dabei viele Fragen mit sich – wie können Use Cases identifiziert und priorisiert werden? Welche Rahmenbedingungen hinsichtlich Technologie und Organisation sind für den Einsatz von AI zu schaffen? Welche Datengrundlage wird benötigt?

Im AI Bootcamp geht es um genau diese Fragen, mit dem Ziel, mehr Klarheit und Sicherheit im Umgang mit dem Megatrend AI herzustellen und die praktische Bedeutung von AI für Ihr Unternehmen aufzuzeigen – für den Brückenschlag zwischen Entscheider:innen und Umsetzenden.

Wir vermitteln die Grundlagen der künstlichen Intelligenz und zeigen Ihnen Herangehensweisen, die essenziell für die Auswahl von AI Use Cases in der Praxis sind. Case Study, Praxisübungen und die Vorstellung von Best Practices garantieren einen hohen Übungsanteil. Fokus ist dabei die Finanzbranche mit ihren Besonderheiten und vielseitigen Anwendungsfällen für AI-Lösungen.

Facts

Zielgruppe

Die beiden Workshops richten sich insbesondere an Führungskräfte und Mitarbeitende von Finanzinstitutionen mit Schnittstellen zu AI-Initiativen, sind aber für interessierte Mitarbeitende aus allen Branchen geeignet.

Abschluss

Certificate of Basic Studies (CBS) AI Bootcamp – künstliche Intelligenz in Financial Services, Steinbeis Hochschule

Veranstaltungsform

Liveworkshop

Studienort

München, Hamburg oder Inhouseveranstaltung nach individueller Vereinbarung

Studiengebühren

2.990 EUR für beide Workshops
1.600 EUR für einen einzelnen Workshop

Nächste Termine

auf Anfrage

Workshops

Die Inhalte werden in zwei Liveworkshops vermittelt, für die auch jeweils Einzelbuchungen möglich sind.

AI Workshop 1
Grundlagen und Rahmenbedingungen zum Einsatz von KI in Financial Services
  • Theoretische Grundlagen der künstlichen Intelligenz
  • Strategische Rahmenbedingungen, verbreitete Herausforderungen und relevante Erfolgsfaktoren bei der Einführung von AI im (Finanz-)Unternehmen
Einsatzmöglichkeiten von KI in Financial Services
  • Überblick über mögliche Use Cases und Anwendungsfälle für künstliche Intelligenz im (Finanz-)Unternehmen
  • Bewertung und Priorisierung der identifizierten Use Cases
AI Workshop 2
Grundlagen KI-Entwicklung mit Dataiku
  • Praktische Anwendung des neu aufgebauten Wissens mithilfe des Tools „Dataiku“
  • Einführung in die verschiedenen Phasen des Machine-Learning-Entwicklungsmodells „CRISP-DM-Zyklus“ anhand eines Praxisbeispiels
Changemanagement und Skalierung von KI im Unternehmen
  • Einblicke in weitere relevante Themen im Bereich KI-Einführung im (Finanz-)Unternehmen wie Changemanagement oder erfolgreiche Skalierung von AI im Unternehmen
  • Erfolgsfaktoren und Best Practices für den breiteren Einsatz von AI anhand von Praxisbeispielen