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Informationssysteme in Dienstleistungsbereichen

 

ISDL-eFin-B: Electronic Finance

Dozent/in:
Christian Maier
Angaben:
Vorlesung, 2,00 SWS
Termine:
Mo, 12:00 - 14:00, Raum n.V.
Voraussetzungen / Organisatorisches:
Anmeldung über Webseite https://www.uni-bamberg.de/isdl/studium/bachelor-studium/isdl-efin-b-electronic-finance/
Inhalt:
E-Finance bezeichnet die elektronische Unterstützung von Finanzprozessen und Transaktionen im inner- und zwischenbetrieblichen Kontext. Darunter fallen
1.die Primärprozesse der Finanzdienstleister wie Kreditabwicklung, Zahlungsverkehr, Wertpapierhandel etc.,
2.die sekundären Finanzprozesse aller Unternehmen wie Cash Management, Asset Management, Financial Chain Management (von der Bepreisung über die Rechnungsstellung bis zur Zahlungseingangskontrolle),
3.und die zwischenbetrieblichen Finanztransaktionen, die in der Regel durch Produkte/Dienstleistungen der Finanzdienstleister und ihrer Netzwerke (Zahlungsverkehr, Wertpapierhandel) erfüllt werden, aber zunehmend auch mit den Finanzprozessen der anderen Unternehmen integriert sind (bspw. Einbindung eines Autokreditmoduls in den Autoverkaufsprozess eines Kfz-Handelshauses).

Informationstechnologie ist in diesen Prozessen neben Personal die wichtigste „Produktionsressource”

Die Schwerpunkte liegen dabei im Bereich

• Arten von Informationssystemen in Finanzprozessen (Transaktionssysteme (bspw. Zahlungsverkehr), Produktionssysteme (bspw. Kreditabwicklungssysteme), CRM (Kundenmanagement), Expertensysteme (bspw. Risikobewertung), Handelsplattformen (Börsen) usw.)
• Out- und Insourcing von Finanzprozessen (BPO) auf Basis von Integrationstechnologien, die Bedeutung von BPO für Banken und Versicherungen – entstehende Risiken und Managementanforderungen
• Automatisierung und Integration von Bank- und Versicherungsprozessen
• Innovative Bankprodukte, Geschäftsmodelle und Kundenservice durch IT
• Unternehmensübergreifende IT-Infrastrukturen für den Wertpapierhandel
• Financial Chain Management, Integration von Financial Services in die Geschäftsprozesse von Nicht-Finanzdienstleistern
• IT-Compliance in Finanzdienstleistungsprozessen

Neben Grundlagen über den Finanzdienstleistungssektor (Klassifikation von Marktteilnehmern, Typisierung von Geschäftsprozessen, Marktentwicklungen) sowie die Rolle der IT in diesen Unternehmen und Geschäftsprozessen vermittelt die Vorlesung auch aktuelle wissenschaftliche Erkenntnisse zu den unterschiedlichen behandelten Schwerpunkten. Hierfür besteht eine enge Kooperation mit dem E-Finance Lab in Frankfurt (www.efinancelab.de), welches eine der in Deutschland führenden wissenschaftlichen Forschungsinstitutionen zur Fragestellung darstellt, wie IT einen wertvollen Beitrag zur Transformation und Industrialisierung der Finanzindustrie sowie im Offerieren innovativer Finanzprodukte leisten kann. In der begleitenden Übung werden die Inhalte durch Übungsaufgaben und Fallstudien vertieft.

Geplante Agenda der Vorlesung:

01 - Einführung: Überblick über Industriestruktur und Player, Definition von "E-Finance"
02 - Versicherungen: Produkte, Prozesse und IT-Systeme
03 - Banken: Produkte und Retailbanking
04 - Zahlungsverkehr und Wertpapierabwicklung
05 - Börsen und Handelssysteme
06 - Kredite: Produkte, Prozesse und IT-Systeme
07 - Risiko und Compliance
08 - Verfahren zu Risikobestimmung und -management
09 - Ratingagenturen: Bewertung von Unternehmen und Aktien 10 - IT-Standards in der Finanzindustrie
11 - Ausblick: Sourcingtrends, Banking Value Networks
12 - Finanzmanagement in Nicht-Finanzunternehmen: Financial Chain Management
13 - Wiederholung und Klausurvorbereitung

Die Inhalte der Vorlesung werden anhand von Übungsaufgaben und Fallstudien vertieft. Vermittelt und anhand kleinerer rechnergestützter Aufgaben trainiert werden die grundlegenden Konzepte der Bonitätsprüfung und Risikobewertung auf Basis von Neuronalen Netzen sowie Fuzzy-Decision-Support-Systemen, Algorithmic Trading sowie der Aufbau von Werttreibermodellen.
Empfohlene Literatur:
Beimborn, D., Franke, J., Wagner, H.-T., Weitzel, T.: “The Influence on the Post-Implementation Success of a Core Banking Information System: An Embedded Case Study” 40th Hawaii International Conference on System Sciences (HICSS-40), Waikoloa, Hawaii.
Bodendorf, F., Robra-Bissantz, S.: E-Finance - Elektronische Dienstleistungen in der Finanzwirtschaft. Oldenbourg, München, 2003.
Buhl, H.U., N. Kreyer, W. Steck: e-Finance: Innovative Problemlösungen für Informationssysteme in der Finanzwirtschaft. Springer, Berlin, 2001.
Franke, J., Wagner, H.-T., Weitzel, T.: The Role of Information Technology Business Alignment in Value Creation: A Multiple Case Study Among German Banks. International Conference on Information Systems (ICIS), Las Vegas, 2005.
Freedman, R.S.: Introduction to Financial Technology. Academic Press, Burlington (MA), 2006.
Gewald, H; Franke, J (2007): “The Risks of Business Process Outsourcing: A Two-Fold Assessment in the German Banking Industry” International Journal of Electronic Finance (1:4), 2007, pp. 420-441.
Holzhäuser, M., Lammers, M., Schwarze, F.: “Integrated Decision Model for Credit Process Outsourcing” WIRTSCHAFTSINFORMATIK (47:2), 2005.
Lamberti, H.-J., Marlière, A., Pöhler, A.: Management von Transaktionsbanken. Springer, Heidelberg, 2004.
Lancellotti, R., Schein, O., Spang, S., Stadler, V.: “ICT and Operations Outsourcing in Banking – Insights from an Interview-based Pan-European Survey” WIRTSCHAFTSINFORMATIK (45:2), 2003, S. 131-141.
Pfaff, D.; Skiera, B.; Weitzel, T.: „Financial-Chain-Management: Ein generisches Modell zur Identifikation von Verbesserungspotenzialen“ WIRTSCHAFTSINFORMATIK (46:2), 2004, S. 107-117.
Wagner, H; Weitzel, T (2007): “Towards an IT production function: understanding routines as fundamental for IT value creation” Journal of Enterprise Information Management, (20:4), 2007.

 

ISDL-eFin-B: Electronic Finance

Dozent/in:
Christian Maier
Angaben:
Übung, 2,00 SWS
Termine:
Mi, 8:00 - 12:00, Raum n.V.
14-tägig
Inhalt:
Die Inhalte der Vorlesung werden anhand von Übungsaufgaben und Fallstudien vertieft. Vermittelt und anhand kleinerer rechnergestützter Aufgaben trainiert werden die grundlegenden Konzepte der Bonitätsprüfung und Risikobewertung auf Basis von Neuronalen Netzen sowie Fuzzy-Decision-Support-Systemen, Algorithmic Trading sowie der Aufbau von Werttreibermodellen.

 

ISDL-ExpWI-B: Experimentelle Forschung in der Wirtschaftsinformatik

Dozent/in:
Christoph Weinert
Angaben:
Übung, 2,00 SWS
Termine:
Di, 10:00 - 12:00, WE5/01.004
Inhalt:
Die Inhalte der Vorlesung werden anhand von praktischen Beispielen vertieft. Die Studierenden bekommen die Möglichkeit ein eigenes Experiment zu planen, durchzuführen und auszuwerten. Hierbei werden unter anderem psychologische Tests und objektive Messmethoden (z.B. Eye-tracking, Skin conductance) genutzt.

 

ISDL-ExpWI-B: Experimentelle Forschung in der Wirtschaftsinformatik

Dozent/in:
Christoph Weinert
Angaben:
Vorlesung, 2,00 SWS
Termine:
Mo, 10:00 - 12:00, Raum n.V.
Die erste Veranstaltung (02.11.2020 - 10 c.t.) findet online statt (https://uni-bamberg.zoom.us/j/92160597028)
Voraussetzungen / Organisatorisches:
Anmeldung durch Formular auf der Webseite: https://www.uni-bamberg.de/isdl/studium/bachelor-studium/isdl-expwi-b-experimentelle-forschung-in-der-wirtschaftsinformatik/
Inhalt:
Durch das Internet kamen sogenannte Online-Experiment auf, die gerade von großen Tech-Konzernen wie Google, Facebook oder Alibaba genutzt werden, um Produkte und Dienstleistungen zu evaluieren. Darüber hinaus können Experimente dabei helfen sozialen und wirtschaftlichen Aktivitäten, an denen sich Menschen online beteiligen besser zu verstehen. Das liegt daran, dass Experimente sowohl in der Forschung als auch in der Praxis eine exzellente Möglichkeit sind, um Reiz-Reaktions-Beziehungen abzubilden und untersuchen zu können. In einem Experiment wird ein Reiz bewusst manipuliert, um die darauffolgenden Reaktionen messen zu können während die Kontextvariablen stabil gehalten oder kontrolliert werden. Die Durchführung von Experimenten hat eine lange Historie in den Naturwissenschaften, allerdings wird diese Methode immer häufiger in die Praxis und Forschung der Wirtschaftsinformatik eingesetzt. Die Vorlesung gliedert sich ausgehend von generellen Einsatz von Experimenten in Forschung und Praxis bis hin zur konkreten Planung, Aufbau und Durchführung von verschiedenen Arten von Experimenten (z.B. Online-Experimente, Laborexperimente, Feldexperimente).

Das Modul befähigt die Teilnehmer zur eigenständigen Durchführung von Experimenten in wissenschaftlichen wie auch praktischen Kontexten

 

ISDL-ITCon-B: IT-Controlling

Dozent/in:
Tim Weitzel
Angaben:
Vorlesung, 2,00 SWS
Termine:
Fr, 8:00 - 10:00, Raum n.V.
Voraussetzungen / Organisatorisches:
Anmeldung durch Formular: http://www.uni-bamberg.de/isdl/leistungen/studium/bachelor-studium/isdl-itcon-b-it-controlling/
Inhalt:
Lernziele

Das Modul vermittelt ein grundlegendes Verständnis über den Handlungsrahmen des IT-Controllings. Es werden Kenntnisse in den Bereichen IT-Strategie, IT-Projekte, IT-Betrieb sowie der umfassenden IT-Performance-Messung erarbeitet und konkrete Methoden zur ganzheitlichen Steuerung der IT im Unternehmen erlernt.

Inhalte

IT-Controlling ist das Controlling der IT im Unternehmen und soll die Effektivität und Effizienz des IT-Einsatzes unter Berücksichtigung qualitativer, funktionaler und zeitlicher Aspekte sicherstellen. Dabei handelt es sich nicht nur um eine reine Überwachungsfunktion, vielmehr wird IT-Controlling als umfassende Koordinationsfunktion (Planung, Steuerung und Kontrolle) für die IT sowie das Informationsmanagement verstanden. Die Vorlesung gliedert sich ausgehend von den Grundlagen des IT-Controllings in die Bereiche IT-Strategie (Chancen, Risiken, Portfoliomanagement), IT-Projekte und IT-Betrieb (IT-Leistungen und -Produkte, IT-Outsourcing). Im Rahmen des diese Bereiche umfassenden IT-Performance-Measurements werden u. a. folgende Methoden und Instrumente behandelt: SWOT-Analyse, Prozessorientierte IT-Planung, IT-Portfoliomanagement, Konzeption und Kalkulation von Business Cases, Nutzwert- und Wirtschaftlichkeitsanalysen, IT-Balanced-Scorecard, IT-Leistungsverrechnung, IT-Risikomanagement sowie IT-spezifische Service Level Agreements. Weiterhin werden in der Praxis gängige Rahmenwerke (z. B. ITIL, CobiT) vorgestellt.
Empfohlene Literatur:
Gadatsch, A. und Mayer, E.: Masterkurs IT-Controlling, Vieweg+Teubner, 4. Auflage, Wiesbaden, 2010.
Hofmann, J. und Schmidt, W.: IT-Management, Vieweg+Teubner, 2. Auflage, Wiesbaden, 2010.
Kesten, R., Müller, A., Schröder, H.: IT-Controlling, Vahlen, München, 2007.
Kütz, M.: Kennzahlen in der IT – Werkzeuge für Controlling und Management, dpunkt, 4. Auflage, Heidelberg, 2010.
Kütz, M.: IT-Controlling für die Praxis, dpunkt, Heidelberg, 2005.
Strecker, S.: Integrationsdefizite des IT-Controllings – Historischer Hintergrund, Analyse von Integrationspotenzialen und Methodenintegration, in: Wirtschaftsinformatik 3 (2009), S. 238-248.
Weitere Literatur wird in der Vorlesung bekannt gegeben.

 

ISDL-ITCon-B: IT-Controlling

Dozent/in:
Katharina Pflügner
Angaben:
Übung, 2,00 SWS
Termine:
Di, 16:00 - 18:00, Raum n.V.
Inhalt:
In der Übung werden die Inhalte der Vorlesung anhand von Übungsaufgaben und Fallstudien vertieft.

 

ISDL-KIP-B: Künstliche Intelligenz in der betrieblichen Praxis

Dozent/in:
Jochen Malinowski
Angaben:
Vorlesung, 2,00 SWS
Termine:
Zeit/Ort n.V.
Voraussetzungen / Organisatorisches:
Für den Kurs existiert eine Teilnehmerbeschränkung. Bitte benutzen Sie für die Bewerbung das Formular auf der Webseite: https://www.uni-bamberg.de/isdl/studium/bachelor-studium/isdl-kip-b-kuenstliche-intelligenz-in-der-betrieblichen-praxis/
Die Veranstaltung wird auf Deutsch gehalten; die Vorlesungs- und Übungsmaterialien sind auf Englisch.
Inhalt:
Das Modul KI in der betrieblichen Praxis behandelt das Thema künstliche Intelligenz aus einer ganzheitlichen Perspektive. Es befasst sich sowohl mit der Geschichte von KI und der Technologie und den Algorithmen dahinter, als auch mit Anwendungsgebieten in der Praxis. Es untersucht wie KI in Organisationen eingeführt werden kann und diskutiert die Auswirkungen auf Organisationsstrukturen, Prozesse, Betriebsmodelle und notwendige Skills. Teilnehmer des Moduls erhalten ein umfassendes Verständnis wie künstliche Intelligenz funktioniert und wie es in der betrieblichen Praxis eingesetzt werden kann.

Gliederung

Module 1 - Artificial Intelligence defined
AI defined
History of AI
Classification of AI technologies and applications

Module 2 - AI Technology
Machine Learning concepts and algorithms
AI architectures
AI capabilities and applications

Module 3 - AI Frameworks, Tools and Providers

Module 4 - Applications in practice
AI in Production, Supply Chain and Distribution
AI in Corporate Functions
AI in R&D and Business Innovation
AI in Customer Service, Sales and Marketing
AI Benefits and Market Trends

Module 5 - Introducing AI to an organization
Acceptance of AI
Impact on Leadership
Impact on Organizational Models
Adapted Operating Models
Impact on talent and required skills
Responsible AI

Module 6 - AI from a society perspective and Outlook

 

ISDL-WAWI-B: Wissenschaftliches Arbeiten in der Wirtschaftsinformatik

Dozent/in:
Tim Weitzel
Angaben:
Vorlesung, 1,00 SWS
Termine:
Do, 18:00 - 20:00, Raum n.V.
Voraussetzungen / Organisatorisches:
Die Veranstaltung richtet sich speziell an Studierende der Wirtschaftsinformatik und Interessenten anderer Studiengänge, die im Bereich Wirtschaftsinformatik eine Projekt-, Seminar-, Bachelor- oder Masterarbeit schreiben möchten. Die erfolgreiche Teilnahme an der Veranstaltung kann im Rahmen des Kontextstudiums der Bachelorstudiengänge Wirtschaftsinformatik und IISM mit 3 ECTS-Punkten in der Teil-Modulgruppe Wissenschaftliches Arbeiten angerechnet werden.
Die Teilnahme an den Veranstaltungs-begleitenden Übungsaufgaben wird erwartet.

Anmeldung für die Veranstaltung und Zugang zum VC-Kurs durch Formular: https://www.uni-bamberg.de/isdl/studium/bachelor-studium/isdl-wawi-b-wissenschaftliches-arbeiten-in-der-wirtschaftsinformatik/
Inhalt:
Das Ziel dieser Veranstaltung ist es, den Studierenden die Einarbeitung in das wissenschaftliche Arbeiten zu erleichtern. Der Kurs beginnt mit einer allgemeinen Einführung in die Grundlagen des wissenschaftlichen Arbeitens sowie mit einem Überblick über die notwendigen Schritte zur Erstellung einer Abschlussarbeit. Dabei wird insbesondere auf verschiedene Forschungsmethoden, die im Rahmen der Wirtschaftsinformatik häufig verwendet werden, eingegangen (Literaturanalyse, qualitative Forschung/Fallstudien, quantitative Forschung/Empirie, Experimente, Design Science Research).

Die Veranstaltung findet an acht Terminen statt und orientiert sich vorwiegend an den Phasen des wissenschaftlichen Arbeitsprozesses zur Erstellung einer Forschungsarbeit:
1. Themenfindung
2. Literaturrecherche
3. Formulierung der Forschungsfrage
4. Wahl des Forschungsdesigns
5. Durchführung des Forschungsvorhabens
6. Evaluation der Forschungsergebnisse
7. Veröffentlichung der Forschungsergebnisse

Die Demonstration verschiedener Software-Programme sowie begleitende Übungsaufgaben, die während der Termine in festen Gruppen bearbeitet und vorgestellt werden, ermöglichen eine praktische Vertiefung der Veranstaltungsinhalte. Somit richtet sich der Kurs gezielt an Studierende, die noch keine oder wenige Kenntnisse in Bezug auf wissenschaftliches Arbeiten haben.

 

ISDL-WAWI-B: Wissenschaftliches Arbeiten in der Wirtschaftsinformatik

Dozent/in:
Katharina Pflügner
Angaben:
Übung, 2,00 SWS
Termine:
Mo, 14:00 - 18:00, Raum n.V.
Einzeltermin am 14.12.2020, Einzeltermin am 11.1.2021, Einzeltermin am 18.1.2021, Einzeltermin am 1.2.2021, 14:00 - 18:00, WE5/01.004
14-tägig; die Veranstaltung findet digital über Zoom statt.
Voraussetzungen / Organisatorisches:
Anmeldung für die Veranstaltung und Zugang zum VC-Kurs durch Formular: https://www.uni-bamberg.de/isdl/studium/bachelor-studium/isdl-wawi-b-wissenschaftliches-arbeiten-in-der-wirtschaftsinformatik/
Inhalt:
In der Übung werden die Inhalte der Vorlesung anhand von Übungsaufgaben vertieft. Neben der Aufarbeitung der Vorlesungsinhalte wird die Verwendung von unterstützender Software beim wissenschaftlichen Arbeiten (u.a. Citavi, MAXQDA, Statistikprogramm) behandelt.



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