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Schulungsübersicht
AI-Grundlagen für WealthTech
- Übersicht über die Innovationslandschaft von WealthTech
- Kern-AI-Technologien: Überwachtes Lernen, NLP, Empfehlungssysteme
- Robo-Berater vs. hybride Beratungsmodelle
Persönliche Finanzempfehlungen
- Verständnis von Benutzersegmentierung und -profiling
- Verhaltensfinanzen: Datenquellen und Modellierung der Benutzerintentionen
- Empfehlungssysteme für finanzielle Ziele und Portfolios
Natürliche Sprache und Conversational AI
- NLP für Investorentitellungen und Kundeninteraktionen
- Prompt-Engineering für Finanzberater-Assistenten
- Chatbots, Stimme-Assistenten und hybride Supportplattformen
AI-gestützte Portfolioentwicklung
- Risiko-Profilierung mit Maschinellem Lernen
- Dynamische Portfoliobalancierung mit AI
- Integration von ESG und individuellen Einschränkungen in AI-Modelle
Benutzererfahrung und Engagement
- Oberflächenentwurf für Transparenz und Vertrauen
- Erläuterbarkeit der KI in kundenorientierten Tools
- Persönliche Finanzdashboards und Gamification
Konformität, Ethik und Regulierung
- Regulatorische Rahmenbedingungen für digitale Beratungsdienste (z.B. MiFID II, SEC)
- Ethische Aspekte algorithmischer Ratschläge: Bias, Eignung und Fairness
- Auditierbarkeit und Modeldokumentation in WealthTech
Erstellung des intelligenten Beratungsstacks
- Technologiearchitektur für AI-basierte Wohlstandsplattformen
- Innenentwicklung vs. Integration mit Fintech-Anbietern
- Zukünftige Trends: Hyperpersonalisierung, generative Interfaces, LLM-Integration
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Eine Grundverständnis von Finanzberatung und Vermögensverwaltungskonzepten
- Erfahrung mit digitalen Finanzprodukten oder Datenanalyse
- Basierte Kenntnisse von Python oder verwandten Datentools
Zielgruppe
- Professionelle Vermögensverwalter
- Finanzberater
- Produktdesigner
14 Stunden