KI im Bankenwesen Regulatorik Governance und Risikomanagement

Grundlagen des Einsatzes von klassischer und generativer KI in Banken
- Abgrenzung ML, generative KI, KI Agenten
- Anforderungen an Daten, Modelle und Überwachung
KI Anwendungsbereiche in Banken (Use Cases)
- Praxisbeispiele klassischer und generativer KI Anwendungen
Regulatorischer Rahmen
- Überblick über relevante Anforderungen (z.B. EU AI Act, DORA, MaRisk)
KI Governance
- Elemente einer KI Governance: Rollen, Richtlinien, Kontrollmechanismen etc.
- Dokumentation, Nachvollziehbarkeit, Monitoring
KI Risikomanagement Framework
- Identifikation und Klassifizierung von KI Risiken
- Modellrisikomanagement: Modelländerungen, Überwachung und Validierung
- Management operationeller Risiken: Risiken und deren Erfassung aus der KI-Anwendung
- Umgang mit Biases und Modell Drift
Validierung
- Validierungskomponenten für KI Modelle

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Target group

Fach- und Führungskräfte aus den Bereichen Risikocontrolling, Banksteuerung, Handel und Revision einer Bank oder von Finanzdienstleistern

LEARNING GOALS

Grundlagen des Einsatzes klassischer und generativer KI in Banken verstehen
Wesentliche Elemente einer KI-Governance kennenlernen
KI-Risiken einschließlich Modellrisiken und operationeller Risiken einordnen können
Aufbau eines KI-Risikomanagement-Frameworks verstehen

METHODOLOGY

Interaktiver Fachvortrag, Diskussion, praktische Übungen

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