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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 Business Innovation Engineering 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

Veranstalter

Dozierende

Dr. Alex Posth

Antonio Oro

Berit Gerritzen

Caroline Gaul

Eric Stiegeler

Eleni Verteouri

Francois Rüf

Fredrik Möschlin

Tomas Chroust

Michaela Tanner

Dr. Patrick Hauf

Dr. Peter Schwendner

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
23.08.2024 23.07.2024 Anmeldung
29.08.2025 Anmeldung

Downloads und Broschüre

Downloads

Broschüre