Rolle der künstlichen Intelligenz in der Finanzschulung Ppt

Folie 1

Diese Folie stellt künstliche Intelligenz im Finanzsektor vor. Systeme und Ansätze der künstlichen Intelligenz (KI) haben im Finanzsektor aufgrund der Menge an verfügbaren Daten und der zunehmenden Erschwinglichkeit von Computerressourcen ein erhebliches Wachstum und eine deutliche Nutzung erfahren

Folie 2

Auf dieser Folie wird die Bedeutung der Anwendung von KI im Finanzwesen erörtert. Der Einsatz von KI-Techniken im Finanzwesen kann zu Kosteneinsparungen führen, indem Reibungskosten gesenkt und die Effizienz gesteigert werden, was zu einer höheren Rentabilität führt. Insbesondere die Automatisierung und technologiegestützte Kostensenkung sorgen für eine Neuzuweisung von Kapazitäten, eine höhere Ausgabeneffizienz und eine transparentere Entscheidungsfindung.

Hinweise des Dozenten: KI-Anwendungen für Finanzdienstleistungen können die Qualität der Dienstleistungen und Produkte verbessern, die Finanzkunden angeboten werden, die Individualisierung und Personalisierung von Produkten steigern und das Produktangebot diversifizieren. KI-Prozesse können aus Daten Erkenntnisse gewinnen, um Investitionspläne zu erstellen und die finanzielle Inklusion zu verbessern, indem sie die Beurteilung der Kreditwürdigkeit von Kunden mit kurzer Kredithistorie ermöglichen.

Folie 3

Diese Folie zeigt Finanzaktivitäten, bei denen KI eingesetzt werden kann. KI und Big Data können Geschäftsmodelle im Finanzsektor beeinflussen. Es beeinflusst auch Aktivitäten wie Vermögensverwaltung und -anlage, Handel, Kreditvergabe usw.

Hinweise für den Kursleiter: AML/CFT: Bekämpfung der Geldwäsche/Bekämpfung der Finanzierung des Terrorismus (siehe Kategorie „Middle Office“)

Folie 4

Diese Folie zeigt den Einsatz künstlicher Intelligenz in Hedgefonds, einschließlich Ideengenerierung, Portfolioaufbau, Risikomanagement und Handelsausführung. Es zeigt auch den Prozentsatz der Entscheidungen, die auf künstlicher Intelligenz basieren.

Folie 5

Diese Folie veranschaulicht den Einsatz von KI im Asset Management im Finanzsektor. Vermögensverwalter und der Markt
Die Käuferseite nutzt KI seit einigen Jahren, vor allem für die Portfolioallokation und zur Verbesserung des Risikomanagements und der Back-Office-Abläufe.

Hinweise des Dozenten: KI-Techniken können die Effizienz betrieblicher Arbeitsabläufe verbessern, indem sie die Backoffice-Kosten von Investmentmanagern senken, Abstimmungen automatisieren und Prozesse beschleunigen. Dies führt zu einer Senkung der direkten und indirekten Transaktionskosten und einer Verbesserung der Leistung durch die Reduzierung irrelevanter Merkmale und Informationen bei der Entscheidungsfindung.

Folie 6

Diese Folie zeigt die Auswirkungen künstlicher Intelligenz auf die Vermögensverwaltung und die Käuferseite und wie sie das Anlegererlebnis verbessert. Zu den Vorteilen von KI gehören ein besseres Kundenerlebnis, eine verbesserte Entscheidungsfindung, bessere Produkte und Dienstleistungen, Effizienz, höhere Produktivität, Kosteneinsparungen, geringere Risiken, Umsatzwachstum, verbesserte Mitarbeiterschulung und -weiterbildung sowie eine verbesserte Talentbindung und -rekrutierung.

Folie 7

Diese Folie zeigt die obersten Prioritäten von Vermögensverwaltungsunternehmen bei der Bewältigung von KI-Herausforderungen wie mangelndes KI-Wissen bei Mitarbeitern, mangelndes Vertrauen in KI-Systeme, deren Kapitalrendite usw.

Folie 8

Auf dieser Folie wird aufgeführt, wie Sie die Vorteile künstlicher Intelligenz im Finanzwesen schneller nutzen können. Die Richtlinien bestehen darin, ein KI-System auszuwählen, das seine Daten verwaltet, klein und sicher anzufangen, schrittweise zu skalieren, Fähigkeiten aufzubauen und wachsam gegenüber seinen Vorurteilen zu sein.

Anmerkungen des Kursleiters:

• Wählen Sie KI, die ihre eigenen Daten verwaltet: KI basiert auf den neuesten, umfassenden, standardisierten, validierten und leicht zugänglichen Daten. Mit der Fähigkeit, Daten aus vielen Quellen in Echtzeit aufzunehmen, abzugleichen, zu validieren und zu standardisieren, helfen geeignete KI-Lösungen beim Aufbau einer eigenen Grundlage
• Klein anfangen und skalieren: Viele KI-Lösungen beginnen möglicherweise mit kleinen Schritten und schnellen Erfolgen. Governance, Sicherheit, Compliance und Ethik fließen in die besten Lösungen ein. Mit der richtigen KI-Technologie können Sie sofortige Gewinne erzielen und gleichzeitig Ihre Risiken streng kontrollieren
• Machen Sie sich maßstabsgetreu: Wählen Sie Lösungen, die zwar in einem Bereich beginnen, aber nach der Demonstration auf verschiedene Situationen angewendet werden können. Der Zeit- und Ressourcenaufwand für die Entwicklung einer Lösung ist häufig nur der erste Schritt. Eine Skalierung kann Ihre Kapitalrendite erheblich steigern. Viele KI-Lösungen werden sich überschneiden und gegenseitig verbessern, wenn sie richtig aufgebaut sind
• Bauen Sie Fähigkeiten aus: Einige KI-Installationen sind möglicherweise zunächst Plug-and-Play-fähig, aber Ihr Personal muss im Zuge der Verbesserung Ihrer Lösungen weitergebildet werden. Sie müssen außerdem eine Kultur und Struktur schaffen, die von mehr Automatisierung profitieren und schnell und in Echtzeit datengesteuerte Erkenntnisse liefern kann
• Achten Sie auf die Voreingenommenheit: KI, die Entscheidungen trifft, die gegenüber bestimmten Personengruppen gewöhnlich unfair sind, und die sich unter anderem auf den Markenruf eines Unternehmens, die Personalbeschaffung und Investitionsentscheidungen auswirken können. Denken Sie unbedingt über Ideen nach, die KI-Algorithmen dabei helfen können, Vorurteile abzubauen

Folie 9

Diese Folie zeigt die Rolle der künstlichen Intelligenz im algorithmischen Handel. Heutzutage werden leistungsstarke KI-Algorithmen genutzt, um ca. 50-70 Prozent der Aktienmarktgeschäfte, etwa 60 Prozent der Futures-Geschäfte und ca. 50 Prozent der Treasury-Transaktionen.

Folie 10

Diese Folie beleuchtet den globalen Markt für algorithmischen Handel von 2021 bis 2025. Von 2021 bis 2025 wird der Markt für algorithmischen Handel voraussichtlich um 3,79 Milliarden US-Dollar wachsen, mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von fast 6 Prozent.

Folie 11

Diese Folie listet die Vorteile der künstlichen Intelligenz im algorithmischen Handel auf. Dazu gehören die Identifizierung und Erstellung von Handelsstrategien, das Treffen von Entscheidungen auf der Grundlage von KI-gesteuerten Modellvorhersagen, die Ausführung von Transaktionen ohne menschliches Eingreifen, die Verwaltung der Liquidität, die Verbesserung des Risikomanagements sowie die Organisation von Auftragsflüssen und die Rationalisierung der Ausführung.

Anmerkungen des Kursleiters: Die Anwendung von KI-Techniken wie evolutionäre Berechnungen, Deep Learning und probabilistische Logik zur Identifizierung von Handelsstrategien und deren automatisierte Umsetzung ohne menschliches Eingreifen birgt das größte disruptive Potenzial im Handel. KI-gestützte Algorithmen fügen eine Entwicklungsebene und Komplexität hinzu und reifen zu vollautomatischen, computerprogrammierten Algorithmen heran, die aus der verwendeten Dateneingabe lernen und kaum auf menschliche Interaktion angewiesen sind.

Folie 12

Auf dieser Folie geht es um die Auswirkungen künstlicher Intelligenz auf die Kreditvermittlung. Durch Automatisierung und damit verbundene Effizienzsteigerungen können fortschrittliche KI-basierte Analysemodelle die Geschwindigkeit steigern und die Kosten des Underwritings minimieren. Dies revolutioniert die Kreditwürdigkeit potenzieller Käufer.

Hinweise des Dozenten: Die Kreditwürdigkeit von Kunden mit unzureichender Bonität oder unzureichenden Sicherheiten kann mithilfe von Kreditbewertungsmodellen beurteilt werden, die auf Big Data und KI basieren. Dies wird durch die Kombination traditioneller Kreditdaten mit Big Data erreicht, die keinen unmittelbaren Bezug zur Kreditwürdigkeit haben.

Folie 13

Auf dieser Folie werden Herausforderungen oder Risiken beim Einsatz künstlicher Intelligenz im Finanzwesen aufgeführt. Dazu gehören Datenmanagement, Datenschutz und Konzentrationsrisiken, algorithmische Verzerrung, Governance von KI-Systemen und Erklärbarkeit.

Anmerkungen des Kursleiters:

• Datenmanagement, Datenschutz und Konzentrationsrisiken: Obwohl Daten die Grundlage jeder KI-Anwendung sind, stellen die unsachgemäße Verwendung von Daten in KI-gestützten Anwendungen oder unzureichende Daten eine erhebliche Risikoquelle für Unternehmen dar, die KI nutzen. Die Zuverlässigkeit der verwendeten Daten, Hindernisse im Zusammenhang mit Datenschutz und Vertraulichkeit; Fairness-Überlegungen; Beispiele für solche Risiken sind potenzielle Konzentrationen und erhebliche Wettbewerbsprobleme
• Algorithmische Verzerrung: Die von KI getroffenen Entscheidungen können erhebliche Auswirkungen auf die Kunden von Finanzinstituten haben. Ein einziger abgelehnter Kreditantrag kann das Leben eines Menschen drastisch verändern. Daher ist besondere Vorsicht geboten, um etwaige Verzerrungsquellen in den Daten zu beseitigen
• Governance von KI-Systemen und Rechenschaftspflicht: Solide Governance- und Rechenschaftssysteme sind von entscheidender Bedeutung, vor allem, da KI-Modelle zunehmend in hochwertigen Entscheidungsanwendungen (z. B. Kreditvergabe) eingesetzt werden. Organisationen und Einzelpersonen, die für die Entwicklung, Implementierung und den Betrieb von KI-Systemen verantwortlich sind, sollten für deren ordnungsgemäßen Betrieb zur Verantwortung gezogen werden
• Erklärbarkeit: Die Erklärbarkeit oder die Schwierigkeit, die Ausgabe eines ML-Modells in die zugrunde liegenden Gründe seiner Wahl zu zerlegen, ist das dringendste Hindernis bei KI-basierten Finanzmodellen. Zusätzlich zur Komplexität KI-basierter Modelle möchten Marktteilnehmer möglicherweise die Mechanismen ihrer KI-Modelle verbergen, um ihr geistiges Eigentum zu schützen, wodurch die Methoden noch mehr verschleiert werden. Die Schwierigkeit wird durch den Mangel an technischen Kenntnissen der meisten Endverbraucher und ein Missverhältnis zwischen der Komplexität von KI-Modellen und den Anforderungen an menschliches Denken verschärft