Wintersemester 24/25

Seminar

Seminar Banking and Finance

Dozent:
  • Prof. Dr. Matthias Pelster
Semester:
Wintersemester 2024/2025
Turnus:
Sommersemester und Wintersemester
Termin:
Vorbesprechung zu Semesterbeginn; Seminarpräsentationen 26.01.2025 - 01.02.2025
Beginn:
01.10.2024
Ende:
01.02.2025
Sprache:
deutsch

Wichtige Hinweise:

Wir laden zu Beginn des Semester zu einer Vorbesprechung und Informationsveranstaltung ein.

Bitte melden Sie sich mit kurzer Email an banking [at] uni-due [dot] de verbindlich für unser Seminar im kommenden Semester an. Bitte nennen Sie im Rahmen Ihrer Anmeldung drei Themenwünsche aus untenstehender Übersicht.

Beschreibung:

Im Seminar befassen wir uns mit aktuellen empirischen Forschungsarbeiten aus dem Bereich der Bank- und Finanzwirtschaft. Wir lernen, eigene kleine Forschungsprojekte durchzuführen, Forschungspapiere zusammenzufassen, wiederzugeben und kritisch zu diskutieren und hinterfragen.

Das Oberthema des Seminars im Wintersemester 2024/25 wird "Generative AI in Banking und Finance" lauten.

Generative AI in Banking & Finance

Large Language Modelle (LLMs) wie ChatGPT bieten im Finanz- und Bankensektor diverse Einsatzmöglichkeiten. Ihre Fähigkeit, große Mengen an Textdaten zu verarbeiten und menschenähnliche Antworten zu generieren, macht sie für den Kundenservice, das Risikomanagement und die Finanzanalyse von großem Wert.

Im Kundenservice können LLMs ein breites Spektrum von Anfragen bearbeiten, indem sie sofortige Antworten liefern und menschliche Agenten für komplexere Probleme freistellen. Dies verbessert die Effizienz und erhöht möglicherweise die Kundenzufriedenheit, auch durch einen 24/7-Support. Darüber hinaus können LLMs bei der Aufnahme neuer Kunden helfen, indem sie den Dokumentationsprozess automatisieren, die Einhaltung von Vorschriften sicherstellen und die für die Einrichtung von Konten benötigte Zeit reduzieren.

Im Risikomanagement können LLMs Markttrends, Nachrichtenartikel und Finanzberichte analysieren, um Einblicke zu geben, die den Instituten helfen, potenzielle Risiken und Chancen zu erkennen. Durch die kontinuierliche Überwachung der globalen Finanzmärkte können diese Modelle Analysten vor aufkommenden Risiken wie geopolitischen Ereignissen oder plötzlichen Marktverschiebungen warnen und so eine proaktivere Entscheidungsfindung ermöglichen. Darüber hinaus können LLMs bei der Betrugserkennung eingesetzt werden, indem sie Transaktionsmuster analysieren und Anomalien erkennen, die auf betrügerische Aktivitäten hindeuten könnten. Diese Fähigkeit erhöht nicht nur die Sicherheit, sondern trägt auch zur Aufrechterhaltung der Integrität von Finanzsystemen bei.

Für die Finanzanalyse können LLMs die Extraktion und Zusammenfassung von Finanzdaten aus Berichten, Akten und Nachrichtenartikeln automatisieren. Dadurch verringert sich der Zeitaufwand der Analysten für die Datenerfassung und sie können sich auf die Interpretation der Daten und strategische Entscheidungen konzentrieren. Darüber hinaus können LLMs bei der Erstellung von Finanzmodellen helfen, indem sie Szenarien auf der Grundlage historischer Daten und prädiktiver Analytik erstellen. Dadurch können Finanzinstitute fundiertere Entscheidungen treffen und ihre gesamte strategische Planung verbessern. Durch die Nutzung der Fähigkeiten von LLMs kann der Finanz- und Bankensektor seine Effizienz steigern, möglicherweise das Risikomanagement verbessern und bessere finanzielle Ergebnisse erzielen.

LLMs bieten auch Anwendungen in der Datenanalyse oder anderen Bereichen, die mit dem Bank- und Finanzwesen zusammenhängen.

In unserem Seminar werden wir uns auf die verschiedenen Anwendungen von LLMs im Bereich des Bank- und Finanzwesens konzentrieren. Wir werden uns auch mit den Risiken, Herausforderungen und potenziellen Fallstricken befassen, die mit der neuen Technologie einhergehen.

Aus praktischer Perspektive sind insbesondere die folgenden Themen von hervorgehobener Bedeutung:

  • Einsatz von Generativer KI zur Betrugserkennung in Banken
  • Automatisierung der Kreditrisikobewertung mit generativer KI (Personalisierung)
  • Regulatorische und ethische Herausforderungen beim Einsatz von generativer KI in der Finanzwirtschaft (bspw. EU AI Act)
  • Analyse der Auswirkungen von KI auf den Bankensektor - Untersuchung der Veränderungen, Bewertung von Chancen und Risiken und Entwicklung von Handlungsempfehlungen für Bausparkassen

Weitere mögliche Themen sind:

  • Nutzung von ChatGPT zur Verbesserung von finanzieller Bildung und -kompetenz
  • Prediction Models im Finanzwesen: Die Rolle von ChatGPT bei der Vorhersage von Markttrends
  • Risikomanagement auf den Finanzmärkten: Wie ChatGPT Risiken vorhersagen kann
  • Analyse der Marktstimmung: Die Verwendung von ChatGPT zur Interpretation von Finanznachrichten und sozialen Medien
  • Die Rolle von ChatGPT in der automatisierten Finanzberatung und Vermögensverwaltung
  • Verbesserung des Portfoliomanagements mit ChatGPT: Vorteile und Herausforderungen
  • Die Rolle von ChatGPT bei der Automatisierung von Asset Allocation-Strategien
  • ChatGPT für Prediction Models in der Vermögensverwaltung: Genauigkeit und Verlässlichkeit
  • Risikobewertung in der Vermögensverwaltung: ChatGPT vs. traditionelle Methoden
  • Optimierung von Investment Research und Analyse mit ChatGPT
  • Der Einfluss von ChatGPT auf aktive und passive Anlagestrategien
  • ChatGPT bei ESG-Investitionen (Umwelt, Soziales und Unternehmensführung): Identifizierung von Chancen und Risiken
  • Nutzung von ChatGPT für Echtzeit-Marktanalysen und Entscheidungsfindung in der Vermögensverwaltung
  • Personalisierte Anlageberatung durch ChatGPT: Ein Vergleich mit traditioneller Beratung
  • ChatGPT für Asset Management Compliance und regulatorisches Reporting
  • Integration von ChatGPT in Robo-Advisors: Verbesserung von automatisierten Investmentlösungen
  • Der Einsatz von ChatGPT bei der Identifizierung von Marktanomalien und Arbitragemöglichkeiten
  • Bewertung der Effektivität von ChatGPT in Kundenbindungsstrategien der Vermögensverwaltung
  • Verbesserung des Kundenservices im Bankwesen durch ChatGPT
  • Betrugserkennung und -prävention im Bankwesen mit ChatGPT
  • Der Einfluss von ChatGPT auf die Effizienz der Verarbeitung von Finanzdokumenten
  • ChatGPT in der persönlichen Finanzverwaltung: Vorteile und Herausforderungen
  • ChatGPT für die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften und das Berichtswesen im Bankensektor
  • Analyse des Kundenverhaltens im Bankwesen durch ChatGPT-gesteuerte Einblicke
  • Die Zukunft des automatisierten Handels: Die Integration von ChatGPT in algorithmische Handelssysteme
  • Optimierung von Kreditbewilligungsprozessen mit ChatGPT: Ein datengesteuerter Ansatz
  • Verbesserung der Cybersicherheit in Finanzinstituten mit ChatGPT
  • Entwicklung personalisierter Bankprodukte mit Hilfe von ChatGPT-basierten Konsumenten-Insights
  • Die ethischen Implikationen der Verwendung von ChatGPT im Bank- und Finanzwesen
  • Ethische und praktische Implikationen der Verwendung von ChatGPT bei der Entscheidungsfindung in der Vermögensverwaltung
  • ChatGPT im Investmentbanking: Vereinfachung von Forschung und Due Diligence
  • Evaluierung der Performance von ChatGPT bei der Bearbeitung komplexer Finanzanfragen

Die Seminarvorträge finden in der Zeit vom 26.01.2025-01.02.2025 in Scheffau am Wilden Kaiser im Hotel Kaiser statt. Neben Ihnen werden diverse Praxispartner vor Ort sein und sich vorstellen. Zusätzlich zu den Seminar- und Praxisvorträgen gibt es zahlreiche Gelegenheiten mit den Praxispartnern ins Gespräch zu kommen. Darüberhinaus wird das Programm hinreichend Zeit geben, die Freizeitaktivitäten am Wilden Kaiser zu nutzen. Die Kosten für das Hotel inkl. Vollpension werden von unseren Praxispartnern übernommen.