CAS Agentic AI in Banking & Finance

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.

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.

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.

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.