Online Bankensymposium 2020

Künstliche Intelligenz im Finanzsektor

Künstliche Intelligenz im Finanzsektor

Online Bankensymposium 24.09. und 29.10.20

Die Corona-Pandemie hat die Digitalisierungsbestrebungen deutscher Unternehmen maßgeblich beschleunigt und damit nachhaltige Auswirkungen auf den Umfang digital zur Verfügung stehender Daten. Wissenschaftliche und praktische Auseinandersetzungen im Sinne einer Ergebnisverbesserung durch Einflüsse von Data Analytics, Machine Learning und KI werden dadurch noch schneller an Bedeutung gewinnen.

Bekanntlich mussten wir aufgrund von Corona das für März geplante Symposium verschieben. Leider lässt das Land NRW bis zum Ende des Wintersemesters keine Präsenzveranstaltungen zu. Wir wollen deshalb auf eine virtuelle Veranstaltung in zwei Etappen im Stile des ECFS-Talks ausweichen. Das Format sieht Präsentationsslots von jeweils 30 Minuten mit anschließender zehnminütiger Diskussion am 24.09. und am 29.10.20 vor.

Zum 23. Bankensymposium werden die Referenten die Ergebnisse der vor der Corona-Pandemie durchgeführten Workshops aufgreifen und in den Fokus der Vorträge stellen. Sie erhalten umfassende Einblicke in Praxisprojekte, potenzielle Herangehensweisen und Methoden Künstlicher Intelligenz. Sie erlangen ein generelles Verständnis für Probleme und Herausforderungen im Umgang mit Künstlicher Intelligenz. Die wissenschaftlichen und praxisübergreifenden Themen zu Data-Analytics, Machine-Learning sowie Künstlicher Intelligenz im Vertrieb und in der Gesamtbanksteuerung stehen im Fokus des Bankensymposiums 2020.

Erfahren Sie und Ihr Team, Ihre Führungskräfte, aber auch Ihre jüngeren Mitarbeiter, wie andere Häuser sich auf die Zukunftsthemen vorbereiten und die notwendigen Veränderungen einleiten.

Bringen Sie eigene Diskussionsbeiträge mit ein.

Programm 24. September 2020

24.09.20 18:00 Uhr

Neuronale Netze – Eine Einführung zum Anfassen

Markus Gottwald, Senior Marktreferent, Deutsche Rückversicherung AG

Ein neuronales Netz ist von der Konzeption her eine klassische „Black-Box“, es ist sehr aufwändig herauszufinden, auf welchen Entscheidungskriterien am Ende tatsächlich eine Kategorisierung erfolgt. Im Vortrag stellt Markus Gottwald an einfach gehaltenen Beispielen die Funktionsweise eines neuronalen Netzes dar. Hierbei werden sowohl das Design eines Netzes, welches von der zugrundeliegenden Fragestellung abhängt, als auch das Training des Netzes sowie die
verschiedenen Begrifflichkeiten, die in diesem Zusammenhang auftreten, diskutiert.

24.09.20 18:40 Uhr

Entscheidungsunterstützung in der Finanzwelt: Mehr als nur Zahlen

Prof. Dr. Oliver Müller, Leiter - Wirtschaftsinformatik, insb. Data Analytics, Universität Paderborn

Die Verarbeitung großer Datenmengen ist in der Finanzwelt längst Alltag geworden. Jedoch konzentrieren die meisten Unternehmen ihre Anstrengungen auf die Sammlung und Analyse strukturierter, numerischer Daten und vernachlässigen unstrukturierte Text- und Bilddaten weitgehend. In diesem Vortrag illustriert Prof. Dr. Oliver Müller anhand konkreter Beispiele, wie Finanzinstitutionen sowohl Textdaten (z. B. Jahresabschlussberichte) als auch Bilddaten (z. B. Satellitenbilder) in Prognoseprozesse einbeziehen können.

24.09.20 19:20 Uhr

Soccerwatch: KI schaut fern

Marvin Baudewig, CTO, soccerwatch.tv, AISportsWatch GmbH

soccerwatch.tv vergleicht zwei Herangehensweisen, wie eine KI Fußballspiele verstehen kann. Im Rahmen von Machine Learning werden sowohl Ende-zu-Ende-Systeme als auch Teile-und-herrsche-Verfahren verglichen, um zu zeigen, dass eine komplexe Riesenlösung gar nicht nötig ist, um auf aktuelle Fragestellungen mithilfe von KI einfache Antworten zu finden.

24.09.20 20:00 Uhr

Kognitives Kreditrisikomanagement

Todor Dobrikov, Partner - Head of Machine Learning and AI, d-fine GmbH

Die Anwendung kognitiver Analysen kann Scorings und Marketing Insights verbessern. Inwiefern die im Rating verwendeten Informationen gleichermaßen für Marketingzwecke genutzt werden, veranschaulicht Todor Dobrikov anhand verschiedener Beispiele aus der Praxis. Insbesondere steht die verbesserte Risikomessung, die automatisierte Bewertung von Fondsberichten und die portfolioübergreifende Früherkennung von Kreditrisiken im Vordergrund des Beitrags.

Programm 29. Oktober 2020

29.10.20 18:00 Uhr

Forget about Pricing

Prof. Dr. Dr. Helmut Schneider, Inhaber Deutsche Post-Stiftungslehrstuhl für Marketing und Dialogmarketing, Steinbeis-Hochschule, Berlin, School of Management and Innovation (SMI)

Preispolitische Fragestellungen sind ein zentrales Element sowohl der Marketingwissenschaft als auch der Marketingpraxis. In hoch entwickelten Industrienationen ist jedoch zu beobachten, dass für Konsumenten Zeit und Energie zunehmende Engpassfaktoren eines guten Lebens werden. Vor diesem Hintergrund werden unter Rückgriff auf das Konzept der Opportunitätskosten Ansatzpunkte zur Verminderung zeit- und energiebasierter Opportunitätskosten vorgestellt.

29.10.20 18:40 Uhr

Die Bedeutung und Einsatzgebiete von KI als Schlüsseltechnologie der Zukunft aus dem Blickwinkel eines FinTechs

David Niedzielski

Gründer & Geschäftsführer, finstreet GmbH

Matthias Lange

Gründer & Geschäftsführer,
CashCape

Künstliche Intelligenz ist inzwischen zu einem häufig verwendeten Marketing-„Buzzword“ geworden. Sie ist aber auch eine wichtige Schlüsseltechnologie in digitalen Geschäftsmodellen. Aufbauend auf dem Verständnis vom maschinellen Lernen werden wir Ihnen Anforderungen und Nutzen von KI anhand von Anwendungsfällen in FinTechs verdeutlichen. Zudem nehmen wir Bezug auf die Umfrageergebnisse des Workshops und zeigen Ihnen auf, was die traditionelle Finanzindustrie von technologiegetriebenen Unternehmen lernen kann.

20.10.20 19:20 Uhr

KI in der Banksteuerung

Matthias Lehneis

Senior Manager, Leiter Business Technology Group, zeb.rsa GmbH

Christin Stock

Managerin, Digitalisierung, Finance & Risk, zeb.rsa GmbH

Die Bank der Zukunft steuert sich selbst, Mitarbeiter geben nur noch strategische Impulse. Die Entwicklung des autonomen Fahrzeugs zeigt, wie diese Vision Wirklichkeit werden kann: In mehreren Entwicklungsstufen werden sukzessive immer mehr Entscheidungen an Maschinen übergeben. Am Ende der Entwicklung kommunizieren Risiko- und Planungsmodelle intelligent untereinander, Investitions- und Absicherungsentscheidungen werden selbstständig ausgeführt.
Diskutieren Sie mit uns, wie die autonome Bank aussehen
wird und welche Rolle die Mitarbeiter in ihr übernehmen.