Banking und Financial Consulting

22M1209

Master

Deutsch

5.0

nur Sommersemester

1 Semester

Das Modul befähigt die Ziele und Steuerungsansätze von Banken, Versicherungen und Assetmanagern zu verstehen, zielorientierte Steuerungsinformation zu generieren und wertsteigernde sowie nachhaltigkeitskonforme Entscheidungen zu treffen. Zudem sollen die Herausforderungen und Möglichkeiten der Entwicklungen um die "Decentralized Finance" wie Block Chain und NFTs verstanden, eingeordnet und Use-Cases entwickelt werden.

A. Marktzinsmethode und Rentabilitätsmanagement I. Marktzinsmethode 1) Vertriebssteuerung mi der Marktzinsmethode 2) Marktzinsmethode und Barwertkalkül II. Vom Konditionsbeitrag zum Nettoergebnis 1) Kalkulation Prozessorientierter Standardeinzelkosten 2) Kalkulation von Standardrisikokosten III. Ertragsorientierung auf Gesamtbankebene 1) ROI-Analyse 2) Struktureller Gewinnbedarf B. Risikocontrolling A. Grundlagen 1) Bilanzstrukturrisiken 2) Vermögensverlustrisiko am Beispiel von Aktivpositionen II. Kreditrisiko III. Konzeption einer integrierten Rendite-/Risikosteuerung

Versicherungen: Geschäftsmodelle Erst- und Rückversicherungen differenzieren. Geschäftsmodelländerungen durch die Digitalisierung beurteilen und Konsequenzen für das Management ableiten.

Assetmanager: Geschäftsmodellanalyse; Herausforderungen von ETFs und Robo-Advisory einordnen und  Konsequenzen für das Management ableiten.

Decentralized Finance & KI: Chancen und Risiken von KI, der Block Chain-Entwicklung, Bitcoin & Co sowie NFTs für die Finanzflüsse und das Assetmanagement abschätzen können.

Basiskompetenzen des Lean-Start Up Managements für die Transformation des Finanzwesens.

Der Arbeitsaufwand für das Modul umfasst insgesamt 150 Stunden (siehe auch "ECTS-Leistungspunkte und Benotung").

• Klausur oder
• Referat (mit schriftlicher Ausarbeitung) oder
• Portfolio-Prüfungsleistung

Die Portfolio-Prüfung umfasst insgesamt 100 Punkte und setzt sich zusammen aus einer Klausur (K1) und der schriftlichen Fallstustudie (FSS). Die K1 und die FSS werden jeweils mit 50 Punkten gewichtet.

Klausur: Siehe jeweils gültige Studienordnung

Referat: ca. 20-30 Minuten, dazugehörige Ausarbeitung: ca. 5-10 Seiten

Portfolio-Prüfung:

• Klausur: Siehe jeweils gültige Studienordnung
• Fallstudie, schriftlich: ca. 10 Seiten

Die Anforderungen werden in der jeweiligen Veranstaltung konkretisiert.

Es werden vertiefende Kenntnisse des Risikomanagements, des Controllings sowie der induktiven und deduktiven Statistik vorausgesetzt. 

Die Studienrenden können die erworbenen grundlegende Controllingkenntnisse und das erworbene Wissen im allgemeinen Risikomanagement auf Finanzdienstleister anwenden. Sie werden die Besonderheiten verstehen und Gemeinsamkeiten identifizieren können. Die Spezialitäten der Bankgeschäfte werden herausgearbeitet und adäquate Kalkulationsmethodiken identifiziertund angewandt. Deckungsbeitragsrechnungen werden ergänzt und die EVA-Steuerung für kritisch eingeordnet. 

Einzelne finanzmathematische und statistische Verfahren wie Barwertberechnung und Varianzermittlung werden auf finanzdienstleisungsspezifische Fragestellungen angewendet. Die Einzelgeschäftskalkulation wird präzisiert und durch die Barwertbestimmung erweitert. Die Studierenden schätzen die Bedeutung des Risikomanagements für Banken ein als entscheidenden Hebel für die Unternehmenswertsteuerung. Analogien zwischen den einzelnen Finanzdienstleistern werden erarbeitet und Ansatzpunkte für die Geschäftsmodelltransformation entwickelt.

Können - instrumentale Kompetenz
Die Studierenden erwerben tiefe Kenntnisse über die Steuerung von Banken, Versicherungen und Asses Managern. Sie sind in der Lage für die Gesamtbank die Risiko-Renditestrategie zu identifizieren und auf die einzelnen Unternehmensteile in Grundzügen anwendbar zu machen. Die Studierenden sind in Lage Entscheidungen über die Vorteilhaftigkeit einzelner Geschäfte zu treffen, d.h. diese zu bewerten und Möglichkeiten für Geschäftsmodelltransformationen zu identifizieren.
Können - kommunikative Kompetenz
Die Studierenden können berufsbezogene Probleme erläutern und vor einem Fachpublikum präsentieren.
Können - systemische Kompetenz
Die Studierenden wenden die gängigen Methoden der Banksteuerung an, um vorteilhafte (wertsteigernde) Entscheidungen für die Bank vorbereiten und auch treffen zu können. Grundzüge der Steuerung von Versicherungen und Assetmanagern werden erprobt und in Case studies angewendet.

Absolvent:innen sind in der Lage sich den Gegebenheiten im Unternehmen anzupassen, sich weitere unternehmens- oder fachspezifische Kompetenzen anzueignen und lösungs- und transformationsorientierte Handlungsanweisungen zu entwickeln und umzusetzen. Konkrete Empfehlung im Zielkonflikt zwischen Rendite, Risiko und Nachhaltigkeit können formuliert und argumentiert werden. Die Ergebnisse insgesamt können kritisch reflektiert werden.

Die getroffenen und beobachteten Entscheidungen können analyisert und hinterfragt werden und dem dynamischen Umfeld angepasst weiterentwickelt werden.

Absolvent:innen können Problemestellungen in konkrete Fragestellungen transformieren, die eine Hypothesenbildung zu lässt und deren Evaluation. Dadurch können neuen Lösungsstrategien entwickelt und Kompetenzen des Lean-Start Up-Managements in der Praxis erfolgreich eingesetzt werden.

Die für viele unternehmensinternen und -externen Stakeholder oft abstrakten Entscheidungen müssen adressatenadäquat kommuniziert werden. Dazu ist ein tiefes Wissen und Verständnis der Wirkungszusammenhänge und Wirkungsweisen innerhalb der Geschäftsmodelle von Finanzinstitutionen erforderlich.

Kooperation mit Banken und Sparkassen (Sparkasse Osnabrück, Vereinigte Volksbank Osnabrück Bramgau Wittlage, Commerzbank (MS-OS-Bi), Deutsche Bank 

Kooperation mit Versicherungen: Provinzial Nord-West, LVM

Asset-Management: Attentium AG, Spiekermann AG

Absolvent:innen entwickeln ein berufliches Selbstbild, das sich an Zielen und Standards professionellen Handelns in der Wissenschaft und in den Berufsfeldern im Untnernehmensumfeld orientiert. Qualität und Verlässlichkeit von Informationen kann selbständig abeschgeschätzt und reflektiert werden. Ergebnisse von Algorythmen und KI können plausibilisiert werden

• Arnsfeld, Torsten

• Arnsfeld, Torsten