Lernfabrik

🔍 Unterrichtsverlauf – Thema: Künstliche Intelligenz im Bankwesen

🕒 Zeit 📚 Phase 🎯 Inhalt & Methoden
5 Min 🔹 Einstieg Kurze Einführung durch die Lehrkraft: „Was ist KI? Wo begegnet uns KI im Alltag?“
Bezug zum Bankwesen herstellen (z. B. automatisierte Kreditentscheidungen).
5 Min 💬 Impuls Mini-Video oder aktueller Nachrichtenartikel zur KI in Banken als Gesprächsanlass.
Austausch im Plenum: Erste Eindrücke, Fragen, Vorwissen aktivieren.
20 Min 🤝 Gruppenarbeit Die Klasse wird in 5 Gruppen eingeteilt. Jede Gruppe bearbeitet einen spezifischen Einsatzbereich von KI im Bankwesen. Sie analysiert Nutzen, Risiken und definiert 5 Kriterien, nach denen die jeweilige KI-Lösung arbeiten sollte. Ergebnis: eine visuelle Darstellung (z. B. digitales Plakat oder Präsentation).
10–15 Min 🗣️ Präsentation & Diskussion Jede Gruppe präsentiert ihre Ergebnisse (ca. 2–3 Min). Die Klasse diskutiert: Was überzeugt? Wo gibt es Risiken oder ethische Probleme? Am Ende: Blitzlicht oder Online-Abstimmung (z. B. Mentimeter).
Letzte 2–5 Min 📩 Sicherung & Reflexion Abgabe der Arbeitsergebnisse auf Moodle.

🤖 Gruppenaufgaben – KI im Bankwesen

Bearbeiten Sie die folgende Aufgabenstellung in Ihrer Gruppe. Jede Gruppe bearbeitet ein anderes Einsatzfeld von Künstlicher Intelligenz. Ziel: Nutzen, Risiken und 5 fundierte Kriterien für den KI-Einsatz erarbeiten.

💳 Gruppe 1: Kreditwürdigkeitsprüfung

Wie kann KI die Kreditvergabe automatisieren? Welche Daten fließen ein?

🔍 Gruppe 2: Betrugserkennung & Sicherheit

Wie erkennt KI betrügerisches Verhalten bei Zahlungen und Anträgen?

📊 Gruppe 3: Risikomanagement

Wie hilft KI bei der Vorhersage von Kreditrisiken und Marktverhalten?

👤 Gruppe 4: Kundenprofilierung & Beratung

Wie analysiert KI das Verhalten und die Wünsche von Kunden?

📈 Gruppe 5: Automatisierte Anlageberatung (Robo-Advisor)

Wie können KI-Systeme individuelle Finanzpläne und Anlagetipps liefern?

Tipp: Arbeiten Sie arbeitsteilig, z. B. 1 Person für Recherche, 1 für Visualisierung, 1 für Bewertung & Moderation.