Maschinelles Lernen und KI: Anwendungen im Bank- und Finanzbereich
SFI Prof. Norman Schürhoff, Professor of Finance, Universität Lausanne
Annika Schröder, Artificial Intelligence Center of Excellence UBS AG
Diese SFI Master Class ist ausgebucht: Sie können sich aber gerne anmelden und auf die Warteliste setzen lassen.
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. Am diesjährigen Weltwirtschaftsforum (WEF) wurde das Thema bereits als die «neue» Physik der Finanzdienstleistungen gefeiert – und dennoch erfolgt die systematische Datenanalyse, eine zwingende Voraussetzung für den zielführenden Einsatz der künstlichen Intelligenz, gemäss einer Studie (Digital Puls Check 3.0) des SFI und der Strategie- und Managementberatung zeb in der Schweizer Bankenwelt nur zögerlich. Dabei bieten sich zahlreiche Anwendungsmöglichkeiten für die neue Technologie an: Sie umfassen beispielsweise das Risiko- und Anlagemanagement, das Underwriting, dieHandelsabwicklung oder den algorithmischen Handel einer Bank und reichen bis hin zur effektiven Betrugs- und Geldwäsche-Prävention.
Zielsetzung
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.
Zielgruppe
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 Master Class wurde von der SAQ als Rezertifizierungsmassnahme im Umfang von vier Lernstunden für die Profile CWMA und CCoB anerkannt.