Weiterbildungskurs für teilnehmende Kantonalbanken: Der Grosse KI-Führerschein

Lerninhalte auf einen Blick

Technologiekompetenz
Vertiefung des technischen Verständnisses moderner KI-Systeme mit Fokus auf praxisrelevante Konzepte im Bankenumfeld:

• Funktionsweise moderner KI-Systeme: Tokenisierung, Embeddings, Aufmerksamkeitsmechanismus
• Unterschiede und Einsatzfelder von LLMs vs. SLMs
• Rolle von GPU und Infrastruktur für KI-Anwendungen
• Bild- und multimodale KI (z. B. Dokumentenanalyse, Bilderkennung)
• Agenten-Frameworks und autonome KI-Systeme
• Breites Verständnis für verschiedene Machine-Learning-Use-Cases in Banken (z. B. Kredit, Compliance, Vertrieb, Operations)

Wertschöpfung mit KI
KI nicht nur verstehen – sondern strategisch und geschäftlich richtig einsetzen:

• Identifikation relevanter KI-Use-Cases entlang der Wertschöpfungskette einer Kantonalbank
• Entwicklung datengetriebener Geschäftsmodelle
• Zusammenspiel von KI-Use-Cases, Business-Zielen und übergeordneter KI-Strategie
• Priorisierung von KI-Initiativen nach Business Impact und Umsetzbarkeit

KI-Projektperspektive & Umsetzung
Von der Idee zum tragfähigen KI-Projekt:

• Einsatz bewährter Templates zur Strukturierung von KI-Projekten (z. B. AI Canvas)
• Strukturierte Erarbeitung von Zielbild, Nutzen, Risiken und Umsetzungspfad
• Typische Fallstricke von KI- und ML-Projekten erkennen
• Best Practices zur erfolgreichen Umsetzung im Bankenumfeld

Rahmenbedingungen, Governance & Regulatorik
Sicherer und verantwortungsvoller Einsatz von KI im regulierten Umfeld:

• FINMA-Vorgaben und regulatorische Anforderungen an KI-Systeme
• Interne Weisungen und Governance-Strukturen
• Ethische Fragestellungen und gesellschaftliche Verantwortung
• Konzepte von Responsible AI und vertrauenswürdiger KI