Laufzeit: August 2021 bis Januar 2022
Der Bereich Finance ist eines der klassischen Anwendungsfelder Künstlicher Intelligenz. Das Spektrum reicht von Einsatzbereichen im algorithmischen Handel über Kreditscoring bis hin zu Chatbots. Verbunden hiermit ist das Versprechen enormer Effizienzgewinne beispielsweise mit Blick auf die Durchsicht großer Datenmengen, die Erkennung von Mustern und die Vorhersage künftiger Entwicklung. Auch ein Zugewinn an Inklusion lässt sich verwirklichen, etwa wenn die Mustererkennung bislang unentdeckte Potentiale hebt. Zugleich gehen damit Risiken einher, die vom Datenschutz über Diskriminierungsgefahren bis zu monetärer Souveränität reichen.
Vor diesem Hintergrund hat sich die Projektgruppe mit Scoring, Anlageberatung, virtuellen Währungen und der Entwicklung eines Data Hub beschäftigt. Ziel war die Förderung der interdisziplinären Debatte an der Schnittstelle von Rechtswissenschaften, Wirtschaftsinformatik, Informatik und Politikwissenschaften. Ergebnis sind nicht nur eine Reihe hochrangiger Fachpublikationen in den beteiligten Disziplinen. Gerade mit Blick auf die Ermöglichung eines Dialogs wurde eine Reihe höchst ertragreicher Veranstaltungen durchgeführt, einige von ihnen rein wissenschaftlich, andere unter Einbeziehung von Unternehmens- und Regulierungsvertretern. Konferenz-Proceedings, beispielsweise in Form eines interdisziplinären Tagungsberichts, geben darüber Auskunft. Zentraler Transfer-Output der Projektgruppe ist der Data and AI Literacy Hub, eine Online-Lernplattform, die es ermöglicht, notwendige Fähigkeiten zu entwickeln, um sich in der datengesteuerten Welt zurechtzufinden und KI-Techniken in individuellen Projekten anzuwenden.
Beteiligte Wissenschaftler:innen
Prof. Dr. Katja Langenbucher, Goethe-Universität Frankfurt a. M. | Sprecherin | mehr Information
Prof. Dr. Alexander Benlian, Technische Universität Darmstadt | stellvertretender Sprecher | mehr Information
Prof. Dr. Carsten Binnig, Technische Universität Darmstadt | mehr Information
Prof. Dr. Roland Broemel, Goethe-Universität Frankfurt a. M | mehr Information
Prof. Dr. Matthias Goldmann, EBS Universität für Wirtschaft und Recht Wiesbaden | mehr Information
Prof. Dr. Oliver Hinz, Goethe-Universität Frankfurt a. M. | mehr Information
Prof. Dr. Florian Möslein, Dipl.-Kfm., LL.M. (London), Philipps-Universität Marburg | mehr Information
Prof. Dr. Sebastian Omlor, LL.M. (NYU), LL.M. Eur., Philipps-Universität Marburg | mehr Information
Prof. Dr. Oscar A. Stolper, Philipps-Universität Marburg | mehr Information
Prof. Dr. Andreas Walter, Justus-Liebig-Universität Gießen | mehr Information
Data & AI Literacy Hub
Der Data and AI Literacy Hub ist eine angeleitete Lernplattform, die individuelle Lernpfade für unterschiedliche Hintergründe und Kompetenzniveaus bietet. Sie ermöglicht es, notwendige Fähigkeiten zu entwickeln, um sich in der datengesteuerten Welt zurechtzufinden und KI-Techniken in individuellen Projekten anzuwenden. Ganz gleich, ob man noch keine Vorkenntnisse hat oder bereits vorhandene Kenntnisse erweitern möchte, bieten geführte Kurse maßgeschneiderte Inhalte und Ressourcen, die dabei helfen, die eigenen Fähigkeiten zu verbessern.
Der Data and AI Literacy Hub wurde im Rahmen der ZEVEDI Projektgruppe AI & Finance ins Leben gerufen und wird gemeinsam mit dem National High Performance Computing Center for Computational Engineering Science (NHR4CES) betrieben und weiterentwickelt.
Zurückliegende Veranstaltungen
Aktuelle Fragen zu KI & Finance
Abschlussworkshop, 18. Januar 2023 | mehr Information | Vortragsvideos
Robo Advisory & Crypto Investments: Case Studies and Critical Reflections
Workshop, 7. November 2022 | mehr Information
Digitale Währungen auf dem Weg ins Establishment. Perspektiven der Finanzmarktregulierung, des Währungsrechts sowie der Behavioral Finance
Workshop, 19. August 2022 | mehr Information
Opportunities and Risks of Digital Transformation in Finance and Beyond
Konferenz, 2. & 3. Juni 2022 | mehr Information
Bericht in der Zeitschrift ZBB – Zeitschrift für Bankrecht und Bankwirtschaft | zum Tagungsbericht
AI & Finance
Workshop, 29. Oktober & 12. November 2021 | mehr Information
