AI Innovation Manager im Retail-Banking

Zertifizierte Weiterbildung "AI Innovation Manager/-in im Retail-Banking"Die Zukunft im Retail-Banking beginnt mit Weiterbildung.Leistungen im Überblick:

4 Monate berufsbegleitend oder nach Bedarf

18 branchenkonforme Module + 4 Deep-Dive Sessions

ChatGPT Team Lizenz (3 Monate)

Digitale Lernmaterialien und Übungen

Exklusive Trainingsvideos

Zugang zu allen KI-Tools im Browser

Unterstützende Prüfungsvorbereitung

Digitale Abschlussprüfung

Begehrte Qualifizierung mit Zertifikat

Ihr Weg zum KI-Pionier im Bankwesen:Im Lehrgang zum zertifizierten AI Innovation Manager/-in im Bankwesen vermitteln wir fundiertes Wissen, um Künstliche Intelligenz strategisch im Retail-Banking einzusetzen. Die Weiterbildung bietet einen tiefgehenden Wissenstransfer in die Grundlagen und fortgeschrittenen Techniken, speziell angepasst an die Bedürfnisse des Bankwesens.Für wen ist die Weiterbildung geeignet?Die Weiterbildung zum/r AI Innovation Manager/in richtet sich an ambitionierte Fach- und Führungskräfte der Sparkassenverbände, genossenschaftlichen FinanzGruppe sowie aller Privatbanken.

Produkt- und Innovationsmanagement

Kredit- und Risikomanagement

Kundenbetreuung

Marketing

IT- und Datenverarbeitung

Prozess-Management

Immobilienberatung

Die Toolbox des AI Innovation ManagersDer Schwerpunkt liegt darauf, KI-Tools sukzessive in den Arbeitsalltag zu integrieren und eine KI-Strategie zu entwickeln, um KI systematisch und innovativ einzusetzen.

KI-Grundlagenwissen als Basiswerkzeug: Sie beherrschen fundamentalen Konzepte und kennen Anwendungsgebiete von KI.

KI-Tools und eigene KI-Anwendungen: Sie wissen KI-Tools und Anwendungen im Banken-Kontext einzusetzen.

Strategiekompass für den KI-Einsatz im Unternehmen: Sie entwickeln eine KI-Strategie für Ihren Bereich oder Ihre Organisation.

Regelwerk & Werteverständnis für den KI-Einsatz: Sie kennen den AI Act und andere relevante Regularien und können deren Auswirkungen auf Ihre Organisation sicher einschätzen und berücksichtigen.

Mit 360°-Kompetenzen in KI-Technologien, Anwendung und Regulatorik schaffen Ihre AI Innovation Manager die Basis für zukunftsfähige Finanzinstitute:

Wettbewerbsfähigkeit: AI Innovation Manager stärken die langfristige Wettbewerbsfähigkeit durch aktives Vorantreiben des technologischen Fortschritts.

Expertise: AI Innovation Manager vereinen Fachwissen aus Theorie und Praxis und sind Schlüsselfiguren im verantwortungsvollen Einsatz von Künstlicher Intelligenz.

Innovationen: AI Innovation Manager entwickeln eigene Konzepte und KI-Lösungen für innovative Lösungen.

Use-Case und Strategie: AI Innovation Manager identifizieren Anwendungsfälle und unterstützen bei der Entwicklung einer Roadmap.

Übersicht der Module der Weiterbildung01 KI Basics: Einstieg und Überblick

Künstliche Intelligenz, was ist das?

KI-Terminologie genau erklärt

Praktische Use Cases: Einsatzgebiete von KI-Lösungen im Überblick

Überblick über die Module der Weiterbildung

02 Maschinelles Lernen entmystifiziert

Intuitiv erklärt: Wie maschinelles Lernen funktioniert

Erfolgsfaktor Datenqualität: Worauf es ankommt

Praktische Übung: Prognose der Kundenloyalität

Praktische Übung: Sie erstellen eine KI-Entscheidung zur Optimierung einer Video-Legitimation

03 Next-Level KI: Fortgeschrittene Methoden

Supervised Learning, Unsupervised Learning und Reinforcement Learning

Erkennung von Betrugsfallserien

Erkennung von Auffälligkeiten in Transaktionsdaten

04 Sprachmodelle und Prompt Engineering: Die Kraft der Worte

Glasklar erklärt: Wie ChatGPT & Co funktionieren (LLMs)

Prompt Engineering: die Kraft der richtigen Worte

Berichte erstellen, Informationen strukturieren

Softwareentwicklung mit KI beschleunigen

Texte zusammenfassen, Brainstorming, automatisierte Berichterstellung

E-Mails verfassen lassen, Marketingtexte erstellen lassen, Pressemitteilungen generieren

Erstellung von Chatbots für Intelligente Befragungen

05 Sprachmodell-Profis: Erweiterte Anwendungen und Sicherheit

Finetuning: KI-Sprachmodelle auf eigene Anwendungsfälle optimieren

Optimierte KI für den Kundenservice

Erstellung von Chatbots für intelligente Befragungen

Gefahren von Chatbots vermeiden (Halluzinationen, Prompt Injection, Bias)

Alternativen zu ChatGPT (Llama, Gemini, Mistral, etc.)

Multimodale Modelle: Audio und Videos generieren

Hinweise zur Datensicherheit

06 Visuelle Revolution in Marketing, Produktentwicklung, Kommunikation & Prototyping

Überblick über KI-Modelle zur Bildgenerierung wie Adobe Firefly, Stable Diffusion und Midjourney

Erstellung hochwertiger Bilder und Videos

Bedeutung des Urheberrechts verstehen

07 Automatisierung durch KI: Prozesse neu gestalten

Wissen, welche Geschäftsprozesse von KI profitieren

Automatisierung von Routineaufgaben

Automatisierungspotential in Prozessen systematisch identifizieren

Erstellung eines Chatbots zur Kundenbetreuung

08 Smart Knowledge: Intelligentes Wissensmanagement mit KI

Retrieval-Augmented Generation (RAG)

Vorteile der Verwendung von RAG

Kombination von RAG mit Wissensgraphen für optimale Ergebnisse

Erstellung einer KI für das interne Wissensmanagement

Die populärsten RAG-Tools

09 Deep Learning und die Welt der Deep Fakes

Funktionsweise von Deep Learning

KI-generierte Fakes verstehen (GAN, Generative Adversarial Networks)

Gefahren von Deep Fakes im Retailbanking

Erstellung eines Deep Fakes

10 Biometrie im Fokus: Sicherheitstechnologien im Bankwesen

Konzepte zu biometrischen Merkmalen wie Fingerabdruck, Gesichtserkennung und Iris-Scan

Technologie zur Authentifizierung im Bankwesen

Datenschutz, rechtliche und ethische Überlegungen zu biometrischen Verfahren

Rechtliche Rahmenbedingungen für Biometrische Verfahren gemäß KI-Verordnung der EU

11 Transparente KI: Entscheidungen von KI nachvollziehbar machen

Black-Box versus White-Box-Verfahren

Qualität von KI Messen: Key Performance Indicator (KPI, Precision, Recall, AUC, Accuracy)

Baselines und Benchmarks verstehen

Verfahren um KI-Entscheidungen nachvollziehbar zu machen (LIME, SHAP)

Anwendungsfälle: Betrugserkennung, Cross-Selling / Up-Selling

12 KI-Projekte meistern: Strategien und Best Practices

Best-Practice: Automatisierungspotential erkennen

Evolution versus Disruption: Geschäftsmodelle mit KI transformieren

Knowhow aus erster Hand: Erfolgsfaktoren und Fallstricke im Projekt verstehen

Agiles Vorgehensmodell zur Umsetzung von KI-Lösungen

Hinweise für Vertragsverhandlungen mit KI-Anbietern

Walk-Through eines Praxis-Use Case

13 Strategieentwicklung: Ihre Roadmap für KI

KI-Strategie an der Unternehmensstrategie ausrichten

Grundbausteine einer KI-Strategie verstehen

Unternehmensweites KI-Anwendungsportfolio als Basis für eine KI-Vision

Target Operating Model: Auswirkungen ermitteln

Use Case für die Entwicklung einer eigenen KI-Strategie

14 KI-Ethik: Gesellschaftliche Herausforderungen meistern

Beeinflussung der öffentlichen Meinung durch KI-Systeme

Diskriminierung durch Algorithmen (Bias)

Auswirkung von Künstlicher Intelligenz auf die Gesellschaft

Gefährdung von Arbeitsplätzen durch KI

Ethische Richtlinien für Unternehmen

Einfluss von KI auf die Umwelt

15 Regulationskompass: KI rechtssicher einsetzen

KI-Verordnung der EU (AI Act): Risikoeinstufung von KI-Systemen

Verbotene Praktiken, Transparenz- und Dokumentationspflichten

Transparenzverpflichtungen gegenüber Usern

Pflichten von Betreibern von Hochrisikosystemen

Mögliche Strafen bei Verstößen gegen den AI Act

Datenschutz beim Einsatz von KI (DSGVO)

KI und Urheberrecht

16 Zukunftsausblick: KI-Trends & Richtlinien

Mögliche Entwicklungen in KI-Forschung, von Quantencomputing bis zu neuronalen Schnittstellen

KI auf menschlichem Niveau: Artificial General AI (AGI) / Human Level Intelligence

Auswirkungen von AGI auf Arbeitsmärkte und Wirtschaft

Notwendige Schlüsselqualifikationen auf dem Arbeitsmarkt der Zukunft

17 Prüfungsvorbereitung: Fit für den KI-AbschlussIn diesem Modul erläutern wir im Detail, wie der Zertifikatstest ablaufen wird. Sie haben die Möglichkeit, Fragen zum Test zu stellen. Wir stellen zwei konkrete Beispiele für Prüfungsleistungen vor.18 Digitaler ZertifikatstestPräsentation eines KI-Projekts und Fachgespräch (Prüfungsdauer insgesamt 40 Minuten). Davon 20 Minuten Vortrag des Teilnehmers und 20 Minuten Fachgespräch (Diskussion).Follow-Up Leistungen:Wählen Sie eine Follow-Up Leistung. Profitieren Sie zusätzlich von einer der folgenden Bonusleistungen. Wählen Sie die Option, die am besten zu Ihren Bedürfnissen passt:KI-Prototyping (10 Stunden)Sie erhalten exklusive Entwicklungszeit zur Umsetzung eines konkreten KI-Anwendungsfalls.

No-Code-Lösungen (z. B. Orange Datamining, BigML, ChatGPT)

Python-Prototypen

Strategie-Workshop (1 Tag, online)In einem exklusiven Workshop erarbeiten wir mit Ihrem Team eine individuelle KI-Roadmap für Ihre Bank – mit Fokus auf Use-Case-Priorisierung, Integration in Fachbereiche und Umsetzungsplanung.Technisches Sparring (8 x 45 Minuten)Acht Online-Sessions mit einem KI-Entwickler – für gezielte Unterstützung bei Tool-Auswahl, Prompt-Optimierung und technischen Fragen.Use-Case-Review (1 Tag, online)Wir analysieren einen Abschluss-Use-Case aus dem Lehrgang und geben konkrete Empfehlungen zur Umsetzung – inkl. Toolauswahl, Ressourcenplanung und Machbarkeit.Ihre Vorteile auf einen Blick

Volle Flexibilität: Der Lehrgang passt sich optimal dem Arbeitsalltag an und ermöglicht berufsbegleitendes Lernen.

Qualität: Trainer mit wissenschaftlicher Ausbildung in Künstlicher Intelligenz und Projekten in Bankwesen, Industrie und öffentlicher Verwaltung.

Retail-Banking: Direkte Anwendung des Gelernten auf reale Banksituationen.

Kompetenzen: Aufbau und Stärkung gefragter KI-Kompetenzen für nachhaltigen Unternehmenserfolg.

Echte Praxis: Wir vermitteln keine graue Theorie, sondern gelebte Praxis mit KI-Tools und eigenen KI-Anwendungen.

Diese Tools und Technologien werden im Kurs behandelt:

Orange3 Datamining

H2O.ai

PyOD

BIG ML

ChatGPT

Llama

Gemini

Mistral

FLUX.1-dev

Midjourney

synthesia.io

Runway

Adobe Firefly

FlowiseAI

n8n

LangChain

Llamaindex

DeepFaceLab

FaceSwap

OpenFAce

IDEMIA

Ollama

ElevenLabs

Python

Moderne KI-Lösungen revolutionieren das Retail-Banking durch innovative Anwendungsmöglichkeiten, die Effizienz steigern und Kundenerlebnisse verbessern.

Wissensmanagement: KI-gestütztes On- und Off-Boarding von Mitarbeitern durch intelligenten Wissenstransfer

Prognose von Key Performance Indicators (KPI): Zeitreihenprognose von Geschäftszahlen zur Vorhersage der telefonischen Auslastung im Kundencenter und Verkaufsvolumen von Produkten

Automatisierte Beantwortung von Support-Anfragen: Chatbot beantwortet 24/7 Kunden- und Mitarbeiteranfragen auf Basis einer intelligenten Wissensdatenbank

Automatische Kreditprüfung: KI-gestützte Risikobewertung bei eingegangenen Kreditanträgen zur beschleunigten Kreditentscheidung

Produktinnovationen durch Markt- und Trendanalyse: KI-gestützte Auswertung von Kundenbedürfnissen zur Identifikation neuer Produkte und Dienstleistungen

Innovatives Marketing: Erstellung individualisierter Kampagnen mit effektiven Bild- und Videoinhalten

Dokumentenverarbeitung: Automatische Erstellung von Unterlagen und Verarbeitung von Kundendokumenten

Erkennung auffälliger Transaktionen: Echtzeit-Analyse von Transaktionen und Identifizierung potentiellen Betrugs durch ein selbstlernendes KI-System

Automatisierte Dateneingabe: Eingabe von Daten in CRM-Systeme und Benutzer-Frontends durch KI-Agenten (Operator)

Intelligentes Wissensmanagement durch RAG: Durchforstung großer Datensammlungen um Antworten auf FAQs zu finden

Zufriedenheits-Chatbots: Intelligente Bots erfassen Kundenfeedback kontinuierlich zur Serviceoptimierung

Ihr KI-Experte: Florian Werner-JägerErfahrener Trainer mit wissenschaftlicher Ausbildung in KI und langjähriger Praxiserfahrung im Bankwesen.Referenzprojekte im Bankwesen:

Aufbau einer intelligenten Automatisierungs-Plattform im Wertpapiergeschäft

Entwicklung eines Systems zur Erkennung von Auffälligkeiten und Betrugsversuchen mit eingereichten Dokumenten (Gehaltsnachweise, Ausweise)

Einführung des Online-Bezahlverfahrens paydirekt

Konzeption digitaler Verkaufsprozesse

Entwicklung eines digitalen Assistenten für die Anlageberatung

KI-basierte Generierung von Markttrend-Reports

Machine Learning-basierte Optimierung von Mahn- und Inkassoprozessen

Erfahrungen von Fach- und Führungskräften, die den AI Innovation Manager bereits absolviert haben.★★★★★
"Die Weiterbildung hat meine Arbeitsweise revolutioniert. Die praxisnahen Inhalte konnte ich direkt in meinem Bereich Kredit-Management anwenden und erste KI-Projekte umsetzen."
Sandra K.
Leiterin Kreditabteilung, Sparkasse★★★★★
"Besonders wertvoll fand ich die Deep-Dive Sessions, in denen wir konkrete Herausforderungen aus unserem Arbeitsalltag besprechen konnten. Die KI-Strategie war ein Game-Changer für meine Abteilung."
Michael W.
Abteilungsleiter Innovation, Volksbank★★★★★
"Als jemand ohne technischen Hintergrund war ich zuerst skeptisch, ob ich mithalten kann. Die klare Struktur und der praktische Ansatz haben mir aber geholfen, KI wirklich zu verstehen und anzuwenden."
Thomas B.
Produktmanager, Privatbank★★★★★
"Die Weiterbildung hat mir geholfen, einen strategischen Ansatz für die KI-Implementation in unserem Risikomanagement zu entwickeln. Die Inhalte waren perfekt auf die Finanzbranche abgestimmt."
Julia M.
Risikomanagerin, Landesbank★★★★★
"Das Verständnis von KI-Regulatorik war für mein Team essenziell. Die Weiterbildung bot nicht nur technisches Wissen, sondern auch wertvolle Einblicke in Compliance-Aspekte und ethische Fragestellungen."
Markus H.
Compliance Officer, Genossenschaftsbank★★★★★
"Die Prompt-Engineering Module haben uns ermöglicht, interne Prozesse zu optimieren und Kundenanfragen effizienter zu bearbeiten. Der ROI dieser Weiterbildung war für uns bereits nach drei Monaten messbar."
Christine L.
Digitalisierungsbeauftragte, Direktbank