CAS Agentic AI in Banking & Finance
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Abschluss:
Certificate of Advanced Studies ZHAW in Agentic AI in Banking & Finance (12 ECTS)
Start:
05.03.2027
Dauer:
ca. 5 Monate.
Kosten:
CHF 8'340.00
Durchführungsort:
ZHAW School of Management and Law / Campus St.-Georgen-Platz, 8401 Winterthur
Unterrichtssprache:
Deutsch
Bemerkung zur Dauer:
Der Lehrgang umfasst 12 Credits. Es wird als berufsbegleitender Lehrgang angeboten und dauert ca. 5 Monate.
Die Höchststudiendauer beträgt 2 Jahre. In begründeten Fällen kann die Studienleitung eine Verlängerung der Studienzeit bewilligen.
Ziele und Inhalt
Zielpublikum
Fach- und Führungskräfte an der Schnittstelle von Technologie, Business und Regulierung:
Business & Process Managerinnen und Manager, die den digitalen Wandel aktiv gestalten und manuelle Abläufe in intelligente, autonome Workflows überführen möchten.
Risk, Compliance and Governance Expertinnen und Experten, welche die neuen KI-Systeme bewerten und sicher in bestehende Kontrollrahmen integrieren müssen.
Customer Relationship Managerinnen und Manager, die marktgenaue Anlageideen generieren, Kundenanfragen automatisiert beantworten und Anlagegrenzen auf Basis von Kundenmandaten effizient überwachen möchten.
Data & Technology Expertinnen und Experten, die autonome KI-Systeme technisch entwickeln, integrieren und im produktiven Umfeld betreiben möchten.
Ziele
Teilnehmende werden befähigt:
Die Grundlagen von Large-Language-Modellen zu verstehen.
Agentische Workflows für praxisnahe Anwendungsfälle sicher zu konzipieren und deren Ausführung fundiert zu evaluieren.
Autonome KI-Agenten für reale Bankenprozesse zu entwickeln (Prototyp).
Spezialisierte KI-Agenten in koordinierten Strukturen zusammenwirken zu lassen, um anspruchsvolle bankfachliche Fragestellungen effizient zu bearbeiten.
Strategien für den sicheren und regelkonformen Betrieb dieser Systeme zu entwickeln.
Inhalt
Grundlagen und Entwicklung autonomer KI-Agenten im Bankenkontext
Dieses Modul führt die Teilnehmenden von rein textbasierten KI-Tools („Co-Piloten“) hin zu selbstständig handelnden, autonomen KI-Agenten im Bankenkontext. Basierend auf einfachen Prinzipien der Python-Programmierung, KI-gestützter Programmierung mit Claude und Codex und der Funktionsweise moderner Sprachmodelle (LLMs) lernen die Teilnehmenden, wie KI-Agenten komplexe Zielvorgaben in logische Arbeitsschritte zerlegen und dynamische Lösungspläne erstellen. Sie erwerben dabei die Kompetenz, agentische Workflows für praxisnahe Anwendungsfälle sicher zu konzipieren und deren Ausführung fundiert zu evaluieren.
Multi-Agenten-Systeme, Governance und Compliance im Bankbetrieb
Dieses Modul erweitert den Fokus von einzelnen, autonom agierenden KI-Agenten hin zur Orchestrierung komplexer, arbeitsteiliger Multi-Agenten-Systeme im operativen Bankbetrieb. Die Teilnehmenden erlernen dabei, wie spezialisierte KI-Agenten in koordinierten Strukturen zusammenwirken, um anspruchsvolle bankfachliche Fragestellungen effizient zu bearbeiten. Einen zentralen Schwerpunkt bilden Governance und Compliance: Die Teilnehmenden entwickeln Strategien für den sicheren und regelkonformen Betrieb dieser Systeme, indem sie klare Verantwortlichkeiten, Entscheidungsprozesse sowie ethische Leitplanken definieren, um regulatorische Anforderungen im Finanzsektor zuverlässig zu erfüllen.
Beratung und Kontakt
-
Studienleitung:
Dr. Oliver Bachmann
+41 58 934 65 92
E-Mail -
Co-Studienleitung:
David Jaggi
+41 58 934 74 91
E-Mail -
Administration:
Jessica Faltin
+41 58 934 48 87
E-Mail
Veranstalter
Infoveranstaltungen
Anmeldung
Zulassungskriterien
- Hochschulabschluss oder Diplom einer Höheren Fachschule oder Höheres Fachdiplom
- Berufserfahrung von mindestens drei Jahren im Finanzbereich
Personen, die über keine der genannten Vorbildungen verfügen, jedoch ausreichend Berufserfahrung und Zusatzqualifikationen vorzuweisen haben, können "sur dossier" zugelassen werden.
Anmeldeinformationen
Anmeldungen werden in der Reihenfolge des Eingangs berücksichtigt.
Startdaten und Anmeldung
| Start | Anmeldeschluss | Anmeldelink |
|---|---|---|
| 05.03.2027 | 01.02.2027 | Anmeldung |
Links und Downloads