CAS AI Management & Strategy for Financial Services

In diesem CAS vermitteln wir Ihnen KI Methoden, Anwendungsbeispiele aus der Finanzindustrie und erfolgskritisches Wissen bei der Konzeption und Umsetzung von KI-Projekten. Sie lernen zudem, wie sich das Potenzial eines verantwortungsvollen Einsatzes Generativer KI (u.a. Chatbots wie ChatGPT) für ihr Unternehmen, aber auch sie persönlich, gewinnbringend nutzen lässt.

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Auf einen Blick

Abschluss:

Certificate of Advanced Studies ZHAW in AI Management & Strategy for Financial Services (12 ECTS)

Start:

23.08.2024, 29.08.2025

Dauer:

12 ganze und 4 halbe Tage verteilt über 5 Monate inkl. halbtägigem ChatGPT-Crashkurs, mehr Details zur Durchführung

Kosten:

CHF 8'500.00

Bemerkung zu den Kosten:

Im Preis inbegriffen sind die Kursunterlagen, die vorgeschriebene Literatur, die Prüfungsgebühren (exkl. Nachprüfungskosten) inkl. ChatGPT-Crashkurs

Durchführungsort:

ZHAW School of Management and Law / Campus St.-Georgen-Platz, 8401 Winterthur
Einzelne Tage werden in Zürich stattfinden (Unternehmensbesuche, Fin-Tech Meetups, etc.)

Unterrichtssprache:

Deutsch
Englisch nur in Ausnahmefällen

«Das CAS in AI Management gibt wertvolle Einblicke in die Welt der AI. Die Inhalte sind ausserordentlich praxisorientiert und helfen nicht nur auf Management Stufe, die notwendigen Kenntnisse zur Strategieentwicklung zu erlangen. Insbesondere die Vielfalt der Dozent:innen ermöglicht es, die komplexen Themen gut zu verstehen und die notwendigen Schritte im Unternehmen zu beeinflussen.»

Matthias Schiesser, Head of Distribution Electronic Trading, Bank Vontobel

Ziele und Inhalt

Zielpublikum

Der CAS richtet sich vor allem an Personen aus folgenden Branchen und Bereichen:

Mitglieder des Kaders und des höheren Managements in Finanzunternehmen
Erfahrene Business- und IT-Projektleitende
Hochmotivierte Mitarbeitende mit unternehmerischem Mindset
Data Scientist, sowie Asset Manager, Risikomanager
Es werden keine technischen Vorkenntnisse vorausgesetzt

Ziele

Teilnehmende des CAS AI Management & Strategy in Financial Services

verstehen die Charakteristiken datengetriebener Geschäftsmodelle und können typische Datenquellen & -flüsse im Finanzsektor benennen
haben ein grundlegendes Verständnis der verschiedenen Machine-Learning-Methoden und -Ansätze und deren Relevanz für die Finanzindustrie
kennen eine Vielzahl unterschiedlicher Machine Learning Use Cases bei Banken, Versicherungsunternehmen und Asset Managern
können ein KI/ML-Projekt konzipieren, kommunizieren und steuern
kennen die typischen Fallstricke von KI/ML-Projekten und wissen, wie man diesen begegnen kann
erhalten einen Überblick über die aktuelle Forschung im Bereich KI/ML mit Fokus auf die jüngsten Fortschritte, wie zum Beispiel im Bereich «Explainable AI» (XAI)
lernen wie Sie ChatGPT gewinnbringend in Ihren Arbeitsalltag integrieren

Der CAS kann einzeln oder als Teil des MAS Innovation & Transformation for Financial Services absolviert werden.

Methodik

Der CAS zeichnet sich durch methodische Vielfalt aus. Neben Lehrgesprächen, Referaten, Übungen, Fallstudien und Use Cases kommt auch dem Austausch und der Vernetzung mit Führungspersonen und Vordenkern aus der Praxis und deren Lessons Learned ein grosses Gewicht zu.

Mehr Details zur Durchführung

Vorlesungen / Präsenzlektionen jeweils Freitag 08:15 - 17:00 Uhr und Samstag 08:15 - 12:30 Uhr (Ausnahmen möglich).

Beratung und Kontakt

Studienleitung:
Dr. Patrick Hauf
+41 58 934 79 43
E-Mail
Co-Studienleitung:
Michaela Tanner
+41 58 934 49 46
E-Mail
Programmleitung:
Vanessa Pischulti
+41 58 934 48 33
E-Mail
Administration:
Aline Aebischer
+41 58 934 61 36
E-Mail

Veranstalter

Institut für Wealth & Asset Management

Dozierende

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.