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

Teilnehmerzahl


Price per participant (excl. VAT)

Kommende Kurse

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