FIN 6080 – Artificial Intelligence in Finance

Allgemeine Informationen

Der Kurs vermittelt ein anwendungs­orientiertes Verständnis von Künstlicher Intelligenz im Bereich Finance. In einem zunächst methodischen Teil werden die zentralen technischen Grundlagen kompakt behandelt — klassisches Machine Learning, Deep Learning, Trans­former-Architekturen sowie Large Language Models inklusive Prompting, Retrieval-Augmented Generation, agenten­basierter Systeme und Evaluations-Methoden — stets mit Fokus auf finanz­wirtschaft­liche Anwendung. Den Schwerpunkt bilden anschließend konkrete Anwendungs­felder entlang der zentralen finanz­wirtschaft­lichen Domänen: Machine Learning im Asset Pricing und Trading, Natural Language Processing für Finanz­dokumente und Earnings Calls, der Einsatz von KI in Banking, Credit, Risk und RegTech sowie der Einsatz generativer KI in den Kapitalmärkten. Zwei darauf aufbauende, dezidiert anwendungs­bezogene Einheiten zeigen, wie KI gezielt im finanz­wirtschaft­lichen Forschungs-Workflow (AI for Research) sowie beim Aufbau finance-bezogener Ventures (AI for Ventures) eingesetzt werden kann. Ausgewählte Gastvorträge aus der Praxis ergänzen den Kurs. Als Abschlussleistung bearbeitet jedes Team in Klein­gruppen entweder ein eigenständiges empirisches Forschungs­projekt unter umfangreicher Nutzung von KI oder ein tief ausgearbeitetes unter­nehmerisches Projekt im Fintech-Bereich.

Learning outcomes
Nach Bestehen des Moduls

• verstehen Studierende die methodischen Grundlagen moderner KI-Verfahren — von klassischem Machine Learning über Deep Learning und Trans­former bis hin zu Large Language Models und agenten­basierten Systemen — und können deren Funktions­weise und Limitationen erläutern;
• sind Studierende in der Lage, KI-Methoden auf zentrale finanz­wirtschaft­liche Anwendungs­felder (u. a. Asset Pricing, Trading, Textanalyse, Credit Risk, RegTech) abzubilden und kritisch zu bewerten;
• können Studierende KI-gestützte Forschungs- und Produkt­entwicklungs-Workflows eigenständig konzipieren, durchführen sowie Resultate methodisch validieren und reproduzierbar dokumentieren;

haben Studierende die Fähigkeit erworben, ein eigenständiges Projekt auf hohem Niveau zu planen, umzusetzen und professionell zu präsentieren.