Medienmitteilung | 3. Juli 2024

CAS AI in Finance HWZ | Wie KI die Finanzindustrie neu definiert

Die Finanzindustrie steht dank künstlicher Intelligenz vor der produktivsten Dekade seit der Ablösung der Schreibmaschine. Mit dem CAS AI in Finance HWZ befähigt die HWZ Fachkräfte und Führungskräfte, die vielfältigen Potenziale von KI in der Kombination mit klassischen Ansätzen smart und effizient zu erschliessen. Absolvierende des Studiengangs sind damit fit für eine aktive Rolle in der Gestaltung des Transformationsprozesses zu einer «AI-first oder AI-driven Finance».

Portrait Patrick Comboeuf Hwz

Der in seiner Branchenausrichtung neuartige CAS AI in Finance HWZ richtet sich an Wissensarbeitende und Führungskräfte aus Banking und Assekuranz, die ihre fachlichen Fähigkeiten methodisch und fundiert erweitern möchten. Der Studiengang vermittelt das notwendige Rüstzeug, damit KI in allen Bereichen der Finanzindustrie datengetriebene Analysen, kundenrelevante Innovation und Prozessautomatisierung noch effizienter und skalierbarer ermöglicht.

Patrick Comboeuf, Studiengangsleiter CAS AI in Finance HWZ, betont:

Unsere KI-Weiterbildung ist als modulares Stufenkonzept aufgebaut: Vom CAS bis zum Master-Abschluss (MAS) in Digital Excellence HWZ gestalten die Teilnehmenden ihren Karriereweg in der Finanzindustrie selbst.
Patrick Comboeuf, Studiengangsleiter CAS AI in Finance HWZ

Ziele des CAS AI in Finance

Der Studiengang CAS AI in Finance HWZ zielt darauf ab, den Teilnehmenden umfassende Kompetenzen und Wissen im Bereich der Künstlichen Intelligenz in der Finanzindustrie zu vermitteln. Die Absolventinnen und Absolventen des Programms kennen die aktuellen Herausforderungen, die sich aus der KI-Transformation der Banken- und Versicherungswirtschaft ergeben, und sie sind in der Lage, die Implikationen für das Kompetenzprofil und das Rollenverständnis des AI Leaders bzw. des AI Business Partners in ihrer Organisation produktiv zu verinnerlichen.

Ein wesentlicher Bestandteil des Studiengangs ist die Erarbeitung von einer belastbaren AI Roadmap und Use Case Frameworks für ausgewählte Geschäftsbereiche. Die Teilnehmenden erheben und analysieren Potenziale, beurteilen den Nutzen und die Chancen von generativer & klassischer KI, Data Analytics, Prompt Engineering, Retrieval Augmented Generation (RAG) sowie Prozessautomatisierung/Robotics für ihr Unternehmen. Sie erkennen die Herausforderungen aber auch die Limitationen im Bereich «Data Gathering», «Data Mining», für die sie praxisorientierte Lösungsansätze erarbeiten. Ferner werden sie auch befähigt, zentrale Weichenstellungen wie Cloud vs. On-Prem-Infrastrukturen oder Anwendungsfelder rund um Quantum Computing aus verschiedenen Perspektiven zu beurteilen.

In einem Intensivseminar lernen sie aktuelle Instrumente und Methoden von No/low-Code Programming / Python bzw. «Advanced Data Analytics» in konkreten Situationen anzuwenden. Ein weiterer Fokus liegt auf der Visualisierung von Daten in Form von Cockpits bzw. Dashboards sowie der Einbindung dieser Daten in eine ansprechende Geschichte («Storytelling»).

Die Absolventinnen und Absolventen dieses CAS werden zu unverzichtbaren Brückenbauern zwischen Business und Technologie in ihrem Unternehmen und leisten mit ihrer Daten- und Methodenkompetenz einen entscheidenden Wertbeitrag zur skalierbaren KI-Mobilisierung in der Finanzbranche. Das 16-tägige Programm vermittelt elementare Zusammenhänge und praktische Anwendungskompetenzen im Bereich KI für alle Organisationen aus der Finanzindustrie.

In vier Modulen erhalten die Teilnehmenden einen zeitgemässen Kompass, um sich in einer mehr und mehr von KI-geprägten Finanzwelt zurechtzufinden und dabei eine aktive Führungsrolle zu übernehmen.

CAS AI in Finance HWZ

Dank Künstlicher Intelligenz (KI) steht die Finanzindustrie vor dem produktivsten Jahrzehnt seit der Ablösung der Schreibmaschine. Der CAS AI in Finance HWZ befähigt die Teilnehmenden, die vielfältigen Potenziale wie Prozessautomatisierung, datengetriebene Analysen, aber auch kundenrelevante Innovationen für ihr Unternehmen intelligent und effizient zu nutzen.

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