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Kategorie 1: KI-gestützte Finanzautomatisierung & Prozessoptimierung

Prompt 1 – Entwicklung eines KI-gestützten Chatbots für Finanzdienstleistungen

🔹 Rolle:
Sie sind ein KI-Experte für Conversational AI und digitale Kundeninteraktion in der Finanzbranche.

🔹 Kontext:
Ein FinTech-Unternehmen möchte einen KI-gestützten Chatbot entwickeln, der Kundenfragen zu Konten, Transaktionen und Anlageentscheidungen beantwortet.

🔹 Anweisung:

1.      Beschreiben Sie die Architektur eines KI-gestützten Finanz-Chatbots.

2.      Identifizieren Sie die wichtigsten Funktionen und Datenquellen für eine intelligente Kundeninteraktion.

3.      Vergleichen Sie regelbasierte Chatbots mit NLP-gestützten Lösungen.

4.      Entwickeln Sie ein Konzept für die Integration des Chatbots in bestehende Finanzsysteme.

5.      Diskutieren Sie Herausforderungen in Bezug auf Datenschutz und Compliance.

📌 Formatierungsanforderungen:
• Diagramm zur Chatbot-Architektur
• Beispiel für eine KI-gesteuerte Kundeninteraktion
• Vergleich: Regelbasierte vs. NLP-gestützte Chatbots

Prompt 2 – KI-gestützte Automatisierung der Betrugserkennung

🔹 Rolle:
Sie sind ein Experte für KI-basierte Betrugserkennung und Finanzsicherheit.

🔹 Kontext:
Eine Bank möchte ein KI-Modell entwickeln, das betrügerische Transaktionen in Echtzeit erkennt und verhindert.

🔹 Anweisung:

1.      Entwickeln Sie ein maschinelles Lernmodell zur Betrugserkennung.

2.      Erklären Sie, welche Datenmerkmale für die Identifizierung von Betrugsfällen relevant sind.

3.      Vergleichen Sie traditionelle regelbasierte Systeme mit KI-gestützten Ansätzen.

4.      Diskutieren Sie Herausforderungen bei False Positives und False Negatives.

5.      Schlagen Sie Strategien zur kontinuierlichen Verbesserung der Betrugserkennung vor.

📌 Formatierungsanforderungen:
• Beispiel für einen ML-Algorithmus zur Betrugserkennung
• Vergleich: Regelbasierte vs. KI-gestützte Betrugserkennung
• Fallstudie: Erfolgreiche KI-Anwendungen zur Betrugsprävention

Prompt 3 – Automatisierte Kreditwürdigkeitsprüfung mit KI

🔹 Rolle:
Sie sind ein KI-Spezialist für Kreditrisikomanagement und Scoring-Systeme.

🔹 Kontext:
Ein FinTech-Unternehmen möchte eine KI-basierte Kreditprüfung einführen, die Kreditentscheidungen in Echtzeit trifft.

🔹 Anweisung:

1.      Erklären Sie den Prozess der KI-gestützten Kreditbewertung.

2.      Identifizieren Sie die wichtigsten Einflussfaktoren für präzise Kreditentscheidungen.

3.      Entwickeln Sie ein ML-Modell zur Vorhersage der Kreditwürdigkeit.

4.      Diskutieren Sie ethische Herausforderungen und Bias-Probleme.

5.      Schlagen Sie eine Strategie zur fairen und transparenten Kreditvergabe vor.

📌 Formatierungsanforderungen:
• Diagramm zur KI-gestützten Kreditbewertung
• Vergleich: KI vs. traditionelle Bonitätsprüfung
• Fallstudie: KI in der modernen Kreditvergabe

Prompt 4 – KI-gestützte Automatisierung im Zahlungsverkehr

🔹 Rolle:
Sie sind ein Experte für KI-gestützte Zahlungsabwicklung und Transaktionsoptimierung.

🔹 Kontext:
Ein Zahlungsdienstleister möchte KI nutzen, um Transaktionsgeschwindigkeiten zu verbessern und Betrug zu minimieren.

🔹 Anweisung:

1.      Erklären Sie, wie KI den Zahlungsverkehr optimieren kann.

2.      Vergleichen Sie klassische Zahlungssysteme mit KI-gestützten Lösungen.

3.      Identifizieren Sie potenzielle Sicherheitsrisiken und Lösungen.

4.      Entwickeln Sie eine Strategie zur Reduzierung von Fehltransaktionen durch KI.

5.      Diskutieren Sie regulatorische Anforderungen an KI-basierte Zahlungsabwicklungen.

📌 Formatierungsanforderungen:
• Diagramm zur KI-gestützten Zahlungsabwicklung
• Vergleich: Klassisches vs. KI-gestütztes Zahlungsmanagement
• Beispiel für eine KI-gesteuerte Transaktionsüberwachung

Prompt 5 – Predictive Analytics für Finanzprozesse

🔹 Rolle:
Sie sind ein Experte für KI-gestützte Finanzprognosen und Business Intelligence.

🔹 Kontext:
Eine Bank möchte Predictive Analytics nutzen, um Nachfrage, Liquidität und Markttrends vorherzusagen.

🔹 Anweisung:

1.      Erklären Sie die Bedeutung von Predictive Analytics für Finanzprozesse.

2.      Identifizieren Sie relevante Datenquellen und Analysemethoden.

3.      Entwickeln Sie ein Modell zur Prognose von Marktbewegungen.

4.      Vergleichen Sie klassische statistische Methoden mit KI-basierten Modellen.

5.      Diskutieren Sie Herausforderungen bei der Datenqualität und Modellinterpretation.

📌 Formatierungsanforderungen:
• Beispiel für eine KI-Prognosemodellierung
• Vergleich: Statistik vs. KI in der Finanzprognose
• Fallstudie: Erfolgreicher Einsatz von Predictive Analytics in FinTech



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Kategorie 2: KI-gestützte Anlagestrategien & Trading

Prompt 1 – Entwicklung eines KI-Modells für algorithmischen Handel

🔹 Rolle:
Sie sind ein Experte für algorithmischen Handel und maschinelles Lernen im Finanzsektor.

🔹 Kontext:
Ein Hedgefonds möchte KI nutzen, um automatisierte Handelsstrategien zu entwickeln, die Markttrends erkennen und eigenständig Kauf-/Verkaufsentscheidungen treffen.

🔹 Anweisung:

1.      Erklären Sie die Grundprinzipien des algorithmischen Handels mit KI.

2.      Identifizieren Sie wichtige Datenquellen (z. B. historische Marktdaten, Orderbuch-Daten, Nachrichtenfeeds).

3.      Entwickeln Sie ein maschinelles Lernmodell zur Erkennung profitabler Handelsmuster.

4.      Vergleichen Sie verschiedene KI-Algorithmen für den Hochfrequenzhandel (z. B. Random Forest, LSTMs, Reinforcement Learning).

5.      Diskutieren Sie Herausforderungen wie Slippage, Overfitting und regulatorische Anforderungen.

📌 Formatierungsanforderungen:
• Vergleichstabelle: KI-Algorithmen im algorithmischen Handel
• Diagramm zur Architektur eines KI-Trading-Modells
• Beispiel für ein Backtesting eines KI-Trading-Algorithmus

Prompt 2 – KI-basierte Sentiment-Analyse für Finanzmärkte

🔹 Rolle:
Sie sind ein Data-Science-Spezialist für Sentiment-Analyse in Finanzmärkten.

🔹 Kontext:
Ein FinTech-Startup möchte KI nutzen, um Nachrichten, Social Media und Analystenberichte zu analysieren und Marktstimmungen für Anlageentscheidungen zu quantifizieren.

🔹 Anweisung:

1.      Erklären Sie die Grundlagen der Sentiment-Analyse und deren Anwendung im Finanzsektor.

2.      Identifizieren Sie Datenquellen für Sentiment-Analysen (z. B. Twitter, Nachrichten, Reddit, Finanzblogs).

3.      Entwickeln Sie ein NLP-Modell zur automatisierten Stimmungsbewertung von Finanznachrichten.

4.      Vergleichen Sie lexikonbasierte, regelbasierte und Deep-Learning-Ansätze für Sentiment-Analysen.

5.      Diskutieren Sie Herausforderungen wie Fehlinformationen, Marktmanipulation und sprachliche Nuancen.

📌 Formatierungsanforderungen:
• Vergleichstabelle: Methoden der Sentiment-Analyse
• Beispiel für eine Stimmungsanalyse von Marktberichten
• Diagramm zur Integration von Sentiment-Daten in Handelsstrategien

Prompt 3 – Reinforcement Learning für autonome Handelsstrategien

🔹 Rolle:
Sie sind ein KI-Forscher mit Schwerpunkt auf Reinforcement Learning (RL) für den Finanzhandel.

🔹 Kontext:
Eine Investmentgesellschaft möchte ein autonomes Trading-System entwickeln, das sich durch Reinforcement Learning selbst optimiert und Marktanomalien erkennt.

🔹 Anweisung:

1.      Erklären Sie die Grundlagen von Reinforcement Learning im Finanzhandel.

2.      Identifizieren Sie die wichtigsten Komponenten eines RL-Trading-Agenten (z. B. State, Action, Reward).

3.      Entwickeln Sie eine RL-Strategie zur Maximierung der langfristigen Rendite.

4.      Vergleichen Sie verschiedene RL-Algorithmen (z. B. Q-Learning, DDPG, PPO) für den Finanzhandel.

5.      Diskutieren Sie Herausforderungen wie die Exploration-Exploitation-Dynamik und Marktrisikofaktoren.

📌 Formatierungsanforderungen:
• Diagramm zur Architektur eines RL-Trading-Agenten
• Vergleichstabelle: RL-Algorithmen für den Finanzhandel
• Beispiel für ein RL-optimiertes Trading-Experiment

Prompt 4 – Explainable AI (XAI) zur Risikominimierung im Trading

🔹 Rolle:
Sie sind ein Experte für Explainable AI (XAI) und Risikomanagement in Finanzmärkten.

🔹 Kontext:
Ein regulatorischer Ausschuss fordert, dass KI-gestützte Handelsentscheidungen transparent und erklärbar sein müssen, um Compliance-Vorgaben zu erfüllen.

🔹 Anweisung:

1.      Erklären Sie die Bedeutung von Explainable AI (XAI) im algorithmischen Handel.

2.      Identifizieren Sie gängige XAI-Techniken für maschinelle Lernmodelle (z. B. SHAP, LIME).

3.      Entwickeln Sie eine Strategie zur Integration von XAI in Trading-Algorithmen.

4.      Vergleichen Sie erklärbare und nicht-erklärbare KI-Modelle im Finanzsektor.

5.      Diskutieren Sie regulatorische Anforderungen und Herausforderungen in der Umsetzung.

📌 Formatierungsanforderungen:
• Vergleichstabelle: XAI-Techniken für Trading-Modelle
• Beispiel für die Anwendung von SHAP zur Erklärbarkeit eines Trading-Modells
• Diagramm zur Integration von XAI in den Handelsprozess

Prompt 5 – KI-gestützte Asset Allocation & Portfoliomanagement

🔹 Rolle:
Sie sind ein Portfoliomanagement-Experte mit Schwerpunkt auf KI-gestützter Asset Allocation.

🔹 Kontext:
Ein Vermögensverwalter möchte KI nutzen, um Anlagestrategien zu optimieren und risikoangepasste Renditen zu maximieren.

🔹 Anweisung:

1.      Erklären Sie, wie KI Asset Allocation und Portfoliomanagement optimieren kann.

2.      Identifizieren Sie geeignete ML-Methoden für Portfolio-Optimierung (z. B. Markowitz-Modell mit KI, Reinforcement Learning).

3.      Entwickeln Sie eine KI-Strategie zur dynamischen Portfolio-Anpassung basierend auf Marktsignalen.

4.      Vergleichen Sie traditionelle und KI-gestützte Ansätze zur Portfoliokonstruktion.

5.      Diskutieren Sie Herausforderungen wie Interpretierbarkeit, Risikomanagement und Overfitting.

📌 Formatierungsanforderungen:
• Vergleichstabelle: Traditionelle vs. KI-gestützte Portfolio-Optimierung
• Diagramm zur KI-gesteuerten Asset Allocation
• Beispiel für eine KI-gestützte Portfolio-Simulation



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Kategorie 3: KI im digitalen Banking & personalisierte Finanzdienstleistungen

Prompt 1 – Hyperpersonalisierte Finanzberatung mit KI

🔹 Rolle:
Sie sind ein KI-Experte für personalisierte Finanzdienstleistungen und digitale Kundeninteraktion.

🔹 Kontext:
Eine Bank möchte KI nutzen, um Kunden individuell zugeschnittene Finanzempfehlungen basierend auf deren Ausgabenverhalten, Sparzielen und Investitionsstrategien anzubieten.

🔹 Anweisung:

1.      Erklären Sie, wie KI hyperpersonalisierte Finanzberatung ermöglicht.

2.      Identifizieren Sie relevante Datenquellen für die Personalisierung (z. B. Transaktionshistorie, Verhalten auf der Banking-App, Lebensereignisse).

3.      Entwickeln Sie eine KI-gestützte Empfehlungssystem-Architektur für personalisierte Finanzberatung.

4.      Vergleichen Sie regelbasierte und KI-gestützte Empfehlungssysteme.

5.      Diskutieren Sie Herausforderungen wie Datenschutz, Kundenakzeptanz und ethische Fragen.

📌 Formatierungsanforderungen:
• Diagramm zur KI-gestützten Finanzberatung
• Vergleich: Regelbasierte vs. KI-gestützte Finanzempfehlungen
• Beispiel für ein personalisiertes Finanzempfehlungssystem

Prompt 2 – KI-gestützte Kundenanalyse und Segmentierung

🔹 Rolle:
Sie sind ein Data-Science-Spezialist für KI-gestützte Kundenanalyse in der Finanzbranche.

🔹 Kontext:
Ein FinTech-Unternehmen möchte KI nutzen, um Kunden automatisch in Segmente einzuteilen und individuell zugeschnittene Finanzprodukte anzubieten.

🔹 Anweisung:

1.      Erklären Sie, wie KI zur Kundenanalyse und Segmentierung eingesetzt wird.

2.      Identifizieren Sie wichtige Merkmale zur Klassifikation von Finanzkunden.

3.      Entwickeln Sie ein Clustering-Modell zur automatisierten Kundensegmentierung.

4.      Vergleichen Sie verschiedene Clustering-Methoden (z. B. k-Means, DBSCAN, hierarchisches Clustering).

5.      Diskutieren Sie, wie segmentierte Kundendaten für gezieltes Marketing und Produktentwicklung genutzt werden können.

📌 Formatierungsanforderungen:
• Beispiel für eine KI-gestützte Kundensegmentierung
• Vergleichstabelle: Clustering-Methoden für Finanzkunden
• Diagramm zur Implementierung eines KI-Kundensegmentierungsmodells

Prompt 3 – Voice AI für digitales Banking

🔹 Rolle:
Sie sind ein Spezialist für Sprach-KI und Conversational Banking.

🔹 Kontext:
Eine digitale Bank möchte Voice AI nutzen, um Sprachassistenten für Transaktionen, Kontostandsabfragen und Finanzplanung zu entwickeln.

🔹 Anweisung:

1.      Erklären Sie, wie Sprach-KI für digitales Banking genutzt werden kann.

2.      Identifizieren Sie die technischen Komponenten eines Voice-Banking-Systems.

3.      Entwickeln Sie ein NLP-Modell für eine Sprachassistenz im Banking.

4.      Vergleichen Sie regelbasierte Sprachassistenten mit KI-gestützten NLP-Modellen.

5.      Diskutieren Sie Datenschutz- und Sicherheitsaspekte bei Sprach-KI im Banking.

📌 Formatierungsanforderungen:
• Diagramm zur Architektur eines Voice-Banking-Systems
• Vergleichstabelle: Regelbasierte vs. KI-gestützte Sprachassistenten
• Beispiel für einen KI-gestützten Sprachdialog im Banking

Prompt 4 – Emotionserkennung in FinTech: KI für bessere Kundeninteraktion

🔹 Rolle:
Sie sind ein Experte für Emotion AI und Kundenbindung in der Finanzbranche.

🔹 Kontext:
Ein Versicherungsunternehmen möchte KI nutzen, um Emotionen aus Kundenstimmen und Textanalysen zu erkennen und so den Kundenservice zu verbessern.

🔹 Anweisung:

1.      Erklären Sie, wie Emotionserkennung in Finanzdienstleistungen eingesetzt wird.

2.      Identifizieren Sie relevante Datenquellen für Emotion AI (z. B. Callcenter-Aufnahmen, Chatverläufe).

3.      Entwickeln Sie ein KI-Modell zur Erkennung von Kundenemotionen in Text und Sprache.

4.      Vergleichen Sie verschiedene Emotionserkennungsmethoden (z. B. NLP vs. Stimmerkennung).

5.      Diskutieren Sie ethische Herausforderungen und Datenschutzfragen im Zusammenhang mit Emotion AI.

📌 Formatierungsanforderungen:
• Beispiel für eine KI-gestützte Emotionserkennung
• Vergleichstabelle: NLP vs. Stimmerkennung für Emotion AI
• Diagramm zur Integration von Emotion AI in den Kundenservice

Prompt 5 – KI-gestützte Lead-Generierung und Vertrieb für Finanzprodukte

🔹 Rolle:
Sie sind ein Marketing- und Vertriebsspezialist für KI-gestützte Lead-Generierung im FinTech-Bereich.

🔹 Kontext:
Eine Investmentgesellschaft möchte KI nutzen, um potenzielle Neukunden für Finanzprodukte zu identifizieren und automatisierte Vertriebsprozesse zu implementieren.

🔹 Anweisung:

1.      Erklären Sie, wie KI die Lead-Generierung und den Vertrieb von Finanzprodukten optimiert.

2.      Identifizieren Sie relevante Datenquellen zur Identifikation potenzieller Kunden (z. B. Web-Analytics, Social Media, Transaktionsverhalten).

3.      Entwickeln Sie ein KI-Modell zur Vorhersage von Kundeninteresse an bestimmten Finanzprodukten.

4.      Vergleichen Sie KI-gestützte und traditionelle Vertriebsmethoden.

5.      Diskutieren Sie Herausforderungen wie DSGVO-Konformität und ethische Aspekte im KI-gestützten Vertrieb.

📌 Formatierungsanforderungen:
• Diagramm zur KI-gestützten Lead-Generierung
• Vergleich: Klassischer vs. KI-gestützter Finanzvertrieb
• Beispiel für eine KI-gestützte Vertriebsstrategie



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Kategorie 4: Regulatorische Compliance & ethische KI im Finanzwesen

Prompt 1 – KI zur Einhaltung regulatorischer Anforderungen (RegTech)

🔹 Rolle:
Sie sind ein Experte für RegTech (Regulatory Technology) und KI-basierte Compliance-Lösungen.

🔹 Kontext:
Eine Bank möchte KI nutzen, um regulatorische Anforderungen effizienter zu erfüllen und Betrug, Geldwäsche sowie Insiderhandel automatisch zu erkennen.

🔹 Anweisung:

1.      Erklären Sie, wie KI in RegTech-Lösungen eingesetzt wird.

2.      Identifizieren Sie wichtige regulatorische Anforderungen für KI-gestützte Finanzlösungen (z. B. DSGVO, MiFID II, Basel III).

3.      Entwickeln Sie eine KI-Strategie zur Überwachung und Analyse verdächtiger Finanztransaktionen.

4.      Vergleichen Sie KI-gestützte Compliance-Systeme mit traditionellen Ansätzen.

5.      Diskutieren Sie Herausforderungen wie Bias, Transparenz und Skalierbarkeit von KI in der Compliance.

📌 Formatierungsanforderungen:
• Vergleichstabelle: Traditionelle vs. KI-gestützte Compliance-Systeme
• Diagramm zur Architektur eines KI-RegTech-Systems
• Beispiel für eine KI-gestützte Betrugserkennung

Prompt 2 – Bias & Fairness in KI-gestützten Finanzentscheidungen

🔹 Rolle:
Sie sind ein KI-Ethik-Experte mit Schwerpunkt auf Fairness und Diskriminierungsvermeidung in Finanz-KI-Modellen.

🔹 Kontext:
Ein Kreditinstitut steht in der Kritik, weil sein KI-Modell für Kreditvergaben unbewusste Diskriminierung gegenüber bestimmten Kundengruppen aufweist.

🔹 Anweisung:

1.      Erklären Sie, wie Bias in KI-Modellen entsteht und welche Folgen er im Finanzsektor hat.

2.      Identifizieren Sie gängige Methoden zur Fairness-Überprüfung von KI-Modellen (z. B. disparate impact analysis, fairness constraints).

3.      Entwickeln Sie eine Strategie zur Reduzierung von Bias in Kreditvergabe- und Investitionsmodellen.

4.      Vergleichen Sie verschiedene Fairness-Optimierungsstrategien für Finanz-KI-Systeme.

5.      Diskutieren Sie regulatorische Anforderungen und ethische Aspekte von Fairness in KI-gestützten Finanzentscheidungen.

📌 Formatierungsanforderungen:
• Vergleichstabelle: Methoden zur Bias-Reduzierung in KI-Modellen
• Diagramm zur Fairness-Überprüfung von Finanz-KI
• Beispiel für eine korrigierte KI-Entscheidungsfindung

Prompt 3 – Explainable AI (XAI) für regulierte Finanzmärkte

🔹 Rolle:
Sie sind ein Experte für Explainable AI (XAI) mit Schwerpunkt auf Transparenz und Nachvollziehbarkeit von KI-gestützten Finanzmodellen.

🔹 Kontext:
Eine Finanzaufsichtsbehörde fordert von Banken und Versicherungen, dass KI-gestützte Entscheidungsprozesse erklärbar und nachvollziehbar sind, um regulatorische Vorgaben einzuhalten.

🔹 Anweisung:

1.      Erklären Sie die Bedeutung von Explainable AI (XAI) für den Finanzsektor.

2.      Identifizieren Sie wichtige XAI-Methoden zur Erklärbarkeit von KI-Modellen (z. B. SHAP, LIME, Entscheidungsbäume).

3.      Entwickeln Sie eine Strategie zur Implementierung von XAI in bestehenden Finanz-KI-Systemen.

4.      Vergleichen Sie erklärbare und nicht-erklärbare KI-Modelle in Finanzentscheidungen.

5.      Diskutieren Sie regulatorische Vorgaben zur Transparenz von KI-gestützten Finanzmodellen.

📌 Formatierungsanforderungen:
• Vergleichstabelle: Methoden der Erklärbarkeit von KI-Modellen
• Diagramm zur Integration von XAI in Finanz-KI-Systeme
• Beispiel für eine KI-gestützte Entscheidungsfindung mit XAI

Prompt 4 – Datenschutz & Datensicherheit in KI-gestützten Finanzlösungen

🔹 Rolle:
Sie sind ein Spezialist für Datenschutz und Cybersicherheit in KI-gestützten Finanzsystemen.

🔹 Kontext:
Ein FinTech-Unternehmen plant eine KI-gestützte Plattform zur Analyse von Kundendaten, muss aber strenge Datenschutzvorschriften wie die DSGVO einhalten.

🔹 Anweisung:

1.      Erklären Sie, welche Datenschutzvorschriften für KI-gestützte Finanzanwendungen relevant sind.

2.      Identifizieren Sie Best Practices zur sicheren Verarbeitung von Finanzdaten mit KI.

3.      Entwickeln Sie eine Strategie zur Gewährleistung von Datenschutz und Datensicherheit in KI-Finanzmodellen.

4.      Vergleichen Sie zentrale Verschlüsselungstechniken und Anonymisierungsstrategien für Finanzdaten.

5.      Diskutieren Sie Herausforderungen und Risiken im Bereich Datensicherheit und KI.

📌 Formatierungsanforderungen:
• Vergleichstabelle: Verschlüsselung & Anonymisierung von Finanzdaten
• Diagramm zur Architektur einer sicheren KI-gestützten Finanzplattform
• Beispiel für eine DSGVO-konforme KI-Anwendung

Prompt 5 – Ethikrichtlinien für den Einsatz von KI im Finanzsektor

🔹 Rolle:
Sie sind ein Berater für KI-Ethik und Corporate Governance im Finanzwesen.

🔹 Kontext:
Eine Investmentgesellschaft möchte eine unternehmensweite Ethikrichtlinie für den verantwortungsvollen Einsatz von KI in Finanzentscheidungen implementieren.

🔹 Anweisung:

1.      Erklären Sie, warum ethische Richtlinien für KI im Finanzsektor entscheidend sind.

2.      Identifizieren Sie Schlüsselprinzipien für eine ethische KI-Nutzung im Finanzwesen.

3.      Entwickeln Sie eine Beispielrichtlinie für ethischen KI-Einsatz in der Finanzbranche.

4.      Vergleichen Sie bestehende Ethikstandards (z. B. EU AI Act, OECD AI Principles).

5.      Diskutieren Sie Herausforderungen und Umsetzungsstrategien für ethische KI in Finanzunternehmen.

📌 Formatierungsanforderungen:
• Beispiel für eine Ethikrichtlinie im Finanz-KI-Sektor
• Vergleichstabelle: Ethikstandards für KI in der Finanzbranche
• Diagramm zur Implementierung von Ethikrichtlinien in KI-Systeme



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DSGVO

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5. Kontaktmöglichkeit über die Internetseite

Die Internetseite der Code S Academy Ramona Sander enthält aufgrund von gesetzlichen Vorschriften Angaben, die eine schnelle elektronische Kontaktaufnahme zu unserem Unternehmen sowie eine unmittelbare Kommunikation mit uns ermöglichen, was ebenfalls eine allgemeine Adresse der sogenannten elektronischen Post (E-Mail-Adresse) umfasst. Sofern eine betroffene Person per E-Mail oder über ein Kontaktformular den Kontakt mit dem für die Verarbeitung Verantwortlichen aufnimmt, werden die von der betroffenen Person übermittelten personenbezogenen Daten automatisch gespeichert. Solche auf freiwilliger Basis von einer betroffenen Person an den für die Verarbeitung Verantwortlichen übermittelten personenbezogenen Daten werden für Zwecke der Bearbeitung oder der Kontaktaufnahme zur betroffenen Person gespeichert. Es erfolgt keine Weitergabe dieser personenbezogenen Daten an Dritte.

6. Routinemäßige Löschung und Sperrung von personenbezogenen Daten

Der für die Verarbeitung Verantwortliche verarbeitet und speichert personenbezogene Daten der betroffenen Person nur für den Zeitraum, der zur Erreichung des Speicherungszwecks erforderlich ist oder sofern dies durch den Europäischen Richtlinien- und Verordnungsgeber oder einen anderen Gesetzgeber in Gesetzen oder Vorschriften, welchen der für die Verarbeitung Verantwortliche unterliegt, vorgesehen wurde.

Entfällt der Speicherungszweck oder läuft eine vom Europäischen Richtlinien- und Verordnungsgeber oder einem anderen zuständigen Gesetzgeber vorgeschriebene Speicherfrist ab, werden die personenbezogenen Daten routinemäßig und entsprechend den gesetzlichen Vorschriften gesperrt oder gelöscht.

7. Rechte der betroffenen Person

8. Datenschutzbestimmungen zu Einsatz und Verwendung von Facebook

Der für die Verarbeitung Verantwortliche hat auf dieser Internetseite Komponenten des Unternehmens Facebook integriert. Facebook ist ein soziales Netzwerk.

Ein soziales Netzwerk ist ein im Internet betriebener sozialer Treffpunkt, eine Online-Gemeinschaft, die es den Nutzern in der Regel ermöglicht, untereinander zu kommunizieren und im virtuellen Raum zu interagieren. Ein soziales Netzwerk kann als Plattform zum Austausch von Meinungen und Erfahrungen dienen oder ermöglicht es der Internetgemeinschaft, persönliche oder unternehmensbezogene Informationen bereitzustellen. Facebook ermöglicht den Nutzern des sozialen Netzwerkes unter anderem die Erstellung von privaten Profilen, den Upload von Fotos und eine Vernetzung über Freundschaftsanfragen.

Betreibergesellschaft von Facebook ist die Facebook, Inc., 1 Hacker Way, Menlo Park, CA 94025, USA. Für die Verarbeitung personenbezogener Daten Verantwortlicher ist, wenn eine betroffene Person außerhalb der USA oder Kanada lebt, die Facebook Ireland Ltd., 4 Grand Canal Square, Grand Canal Harbour, Dublin 2, Ireland.

Durch jeden Aufruf einer der Einzelseiten dieser Internetseite, die durch den für die Verarbeitung Verantwortlichen betrieben wird und auf welcher eine Facebook-Komponente (Facebook-Plug-In) integriert wurde, wird der Internetbrowser auf dem informationstechnologischen System der betroffenen Person automatisch durch die jeweilige Facebook-Komponente veranlasst, eine Darstellung der entsprechenden Facebook-Komponente von Facebook herunterzuladen. Eine Gesamtübersicht über alle Facebook-Plug-Ins kann unter https://developers.facebook.com/docs/plugins/?locale=de_DE abgerufen werden. Im Rahmen dieses technischen Verfahrens erhält Facebook Kenntnis darüber, welche konkrete Unterseite unserer Internetseite durch die betroffene Person besucht wird.

Sofern die betroffene Person gleichzeitig bei Facebook eingeloggt ist, erkennt Facebook mit jedem Aufruf unserer Internetseite durch die betroffene Person und während der gesamten Dauer des jeweiligen Aufenthaltes auf unserer Internetseite, welche konkrete Unterseite unserer Internetseite die betroffene Person besucht. Diese Informationen werden durch die Facebook-Komponente gesammelt und durch Facebook dem jeweiligen Facebook-Account der betroffenen Person zugeordnet. Betätigt die betroffene Person einen der auf unserer Internetseite integrierten Facebook-Buttons, beispielsweise den „Gefällt mir“-Button, oder gibt die betroffene Person einen Kommentar ab, ordnet Facebook diese Information dem persönlichen Facebook-Benutzerkonto der betroffenen Person zu und speichert diese personenbezogenen Daten.

Facebook erhält über die Facebook-Komponente immer dann eine Information darüber, dass die betroffene Person unsere Internetseite besucht hat, wenn die betroffene Person zum Zeitpunkt des Aufrufs unserer Internetseite gleichzeitig bei Facebook eingeloggt ist; dies findet unabhängig davon statt, ob die betroffene Person die Facebook-Komponente anklickt oder nicht. Ist eine derartige Übermittlung dieser Informationen an Facebook von der betroffenen Person nicht gewollt, kann diese die Übermittlung dadurch verhindern, dass sie sich vor einem Aufruf unserer Internetseite aus ihrem Facebook-Account ausloggt.

Die von Facebook veröffentlichte Datenrichtlinie, die unter https://de-de.facebook.com/about/privacy/ abrufbar ist, gibt Aufschluss über die Erhebung, Verarbeitung und Nutzung personenbezogener Daten durch Facebook. Ferner wird dort erläutert, welche Einstellungsmöglichkeiten Facebook zum Schutz der Privatsphäre der betroffenen Person bietet. Zudem sind unterschiedliche Applikationen erhältlich, die es ermöglichen, eine Datenübermittlung an Facebook zu unterdrücken. Solche Applikationen können durch die betroffene Person genutzt werden, um eine Datenübermittlung an Facebook zu unterdrücken.

9. Datenschutzbestimmungen zu Einsatz und Verwendung von Google Analytics (mit Anonymisierungsfunktion)

Der für die Verarbeitung Verantwortliche hat auf dieser Internetseite die Komponente Google Analytics (mit Anonymisierungsfunktion) integriert. Google Analytics ist ein Web-Analyse-Dienst. Web-Analyse ist die Erhebung, Sammlung und Auswertung von Daten über das Verhalten von Besuchern von Internetseiten. Ein Web-Analyse-Dienst erfasst unter anderem Daten darüber, von welcher Internetseite eine betroffene Person auf eine Internetseite gekommen ist (sogenannte Referrer), auf welche Unterseiten der Internetseite zugegriffen oder wie oft und für welche Verweildauer eine Unterseite betrachtet wurde. Eine Web-Analyse wird überwiegend zur Optimierung einer Internetseite und zur Kosten-Nutzen-Analyse von Internetwerbung eingesetzt.

Betreibergesellschaft der Google-Analytics-Komponente ist die Google Inc., 1600 Amphitheatre Pkwy, Mountain View, CA 94043-1351, USA.

Der für die Verarbeitung Verantwortliche verwendet für die Web-Analyse über Google Analytics den Zusatz "_gat._anonymizeIp". Mittels dieses Zusatzes wird die IP-Adresse des Internetanschlusses der betroffenen Person von Google gekürzt und anonymisiert, wenn der Zugriff auf unsere Internetseiten aus einem Mitgliedstaat der Europäischen Union oder aus einem anderen Vertragsstaat des Abkommens über den Europäischen Wirtschaftsraum erfolgt.

Der Zweck der Google-Analytics-Komponente ist die Analyse der Besucherströme auf unserer Internetseite. Google nutzt die gewonnenen Daten und Informationen unter anderem dazu, die Nutzung unserer Internetseite auszuwerten, um für uns Online-Reports, welche die Aktivitäten auf unseren Internetseiten aufzeigen, zusammenzustellen, und um weitere mit der Nutzung unserer Internetseite in Verbindung stehende Dienstleistungen zu erbringen.

Google Analytics setzt ein Cookie auf dem informationstechnologischen System der betroffenen Person. Was Cookies sind, wurde oben bereits erläutert. Mit Setzung des Cookies wird Google eine Analyse der Benutzung unserer Internetseite ermöglicht. Durch jeden Aufruf einer der Einzelseiten dieser Internetseite, die durch den für die Verarbeitung Verantwortlichen betrieben wird und auf welcher eine Google-Analytics-Komponente integriert wurde, wird der Internetbrowser auf dem informationstechnologischen System der betroffenen Person automatisch durch die jeweilige Google-Analytics-Komponente veranlasst, Daten zum Zwecke der Online-Analyse an Google zu übermitteln. Im Rahmen dieses technischen Verfahrens erhält Google Kenntnis über personenbezogene Daten, wie der IP-Adresse der betroffenen Person, die Google unter anderem dazu dienen, die Herkunft der Besucher und Klicks nachzuvollziehen und in der Folge Provisionsabrechnungen zu ermöglichen.

Mittels des Cookies werden personenbezogene Informationen, beispielsweise die Zugriffszeit, der Ort, von welchem ein Zugriff ausging und die Häufigkeit der Besuche unserer Internetseite durch die betroffene Person, gespeichert. Bei jedem Besuch unserer Internetseiten werden diese personenbezogenen Daten, einschließlich der IP-Adresse des von der betroffenen Person genutzten Internetanschlusses, an Google in den Vereinigten Staaten von Amerika übertragen. Diese personenbezogenen Daten werden durch Google in den Vereinigten Staaten von Amerika gespeichert. Google gibt diese über das technische Verfahren erhobenen personenbezogenen Daten unter Umständen an Dritte weiter.

Die betroffene Person kann die Setzung von Cookies durch unsere Internetseite, wie oben bereits dargestellt, jederzeit mittels einer entsprechenden Einstellung des genutzten Internetbrowsers verhindern und damit der Setzung von Cookies dauerhaft widersprechen. Eine solche Einstellung des genutzten Internetbrowsers würde auch verhindern, dass Google ein Cookie auf dem informationstechnologischen System der betroffenen Person setzt. Zudem kann ein von Google Analytics bereits gesetzter Cookie jederzeit über den Internetbrowser oder andere Softwareprogramme gelöscht werden.

Ferner besteht für die betroffene Person die Möglichkeit, einer Erfassung der durch Google Analytics erzeugten, auf eine Nutzung dieser Internetseite bezogenen Daten sowie der Verarbeitung dieser Daten durch Google zu widersprechen und eine solche zu verhindern. Hierzu muss die betroffene Person ein Browser-Add-On unter dem Link https://tools.google.com/dlpage/gaoptout herunterladen und installieren. Dieses Browser-Add-On teilt Google Analytics über JavaScript mit, dass keine Daten und Informationen zu den Besuchen von Internetseiten an Google Analytics übermittelt werden dürfen. Die Installation des Browser-Add-Ons wird von Google als Widerspruch gewertet. Wird das informationstechnologische System der betroffenen Person zu einem späteren Zeitpunkt gelöscht, formatiert oder neu installiert, muss durch die betroffene Person eine erneute Installation des Browser-Add-Ons erfolgen, um Google Analytics zu deaktivieren. Sofern das Browser-Add-On durch die betroffene Person oder einer anderen Person, die ihrem Machtbereich zuzurechnen ist, deinstalliert oder deaktiviert wird, besteht die Möglichkeit der Neuinstallation oder der erneuten Aktivierung des Browser-Add-Ons.

Weitere Informationen und die geltenden Datenschutzbestimmungen von Google können unter https://www.google.de/intl/de/policies/privacy/ und unter http://www.google.com/analytics/terms/de.html abgerufen werden. Google Analytics wird unter diesem Link https://www.google.com/intl/de_de/analytics/ genauer erläutert.

10. Datenschutzbestimmungen zu Einsatz und Verwendung von Google+

Der für die Verarbeitung Verantwortliche hat auf dieser Internetseite als Komponente die Google+ Schaltfläche integriert. Google+ ist ein sogenanntes soziales Netzwerk. Ein soziales Netzwerk ist ein im Internet betriebener sozialer Treffpunkt, eine Online-Gemeinschaft, die es den Nutzern in der Regel ermöglicht, untereinander zu kommunizieren und im virtuellen Raum zu interagieren. Ein soziales Netzwerk kann als Plattform zum Austausch von Meinungen und Erfahrungen dienen oder ermöglicht es der Internetgemeinschaft, persönliche oder unternehmensbezogene Informationen bereitzustellen. Google+ ermöglicht den Nutzern des sozialen Netzwerkes unter anderem die Erstellung von privaten Profilen, den Upload von Fotos und eine Vernetzung über Freundschaftsanfragen.

Betreibergesellschaft von Google+ ist die Google Inc., 1600 Amphitheatre Pkwy, Mountain View, CA 94043-1351, USA.

Durch jeden Aufruf einer der Einzelseiten dieser Internetseite, die durch den für die Verarbeitung Verantwortlichen betrieben wird und auf welcher eine Google+ Schaltfläche integriert wurde, wird der Internetbrowser auf dem informationstechnologischen System der betroffenen Person automatisch durch die jeweilige Google+ Schaltfläche veranlasst, eine Darstellung der entsprechenden Google+ Schaltfläche von Google herunterzuladen. Im Rahmen dieses technischen Verfahrens erhält Google Kenntnis darüber, welche konkrete Unterseite unserer Internetseite durch die betroffene Person besucht wird. Genauere Informationen zu Google+ sind unter https://developers.google.com/+/ abrufbar.

Sofern die betroffene Person gleichzeitig bei Google+ eingeloggt ist, erkennt Google mit jedem Aufruf unserer Internetseite durch die betroffene Person und während der gesamten Dauer des jeweiligen Aufenthaltes auf unserer Internetseite, welche konkrete Unterseite unserer Internetseite die betroffene Person besucht. Diese Informationen werden durch die Google+ Schaltfläche gesammelt und durch Google dem jeweiligen Google+-Account der betroffenen Person zugeordnet.

Betätigt die betroffene Person einen der auf unserer Internetseite integrierten Google+-Buttons und gibt damit eine Google+1 Empfehlung ab, ordnet Google diese Information dem persönlichen Google+-Benutzerkonto der betroffenen Person zu und speichert diese personenbezogenen Daten. Google speichert die Google+1-Empfehlung der betroffenen Person und macht diese in Übereinstimmung mit den von der betroffenen Person diesbezüglich akzeptierten Bedingungen öffentlich zugänglich. Eine von der betroffenen Person auf dieser Internetseite abgegebene Google+1-Empfehlung wird in der Folge zusammen mit anderen personenbezogenen Daten, wie dem Namen des von der betroffenen Person genutzten Google+1-Accounts und dem in diesem hinterlegten Foto in anderen Google-Diensten, beispielsweise den Suchmaschinenergebnissen der Google-Suchmaschine, dem Google-Konto der betroffenen Person oder an sonstigen Stellen, beispielsweise auf Internetseiten oder im Zusammenhang mit Werbeanzeigen, gespeichert und verarbeitet. Ferner ist Google in der Lage, den Besuch auf dieser Internetseite mit anderen bei Google gespeicherten personenbezogenen Daten zu verknüpfen. Google zeichnet diese personenbezogenen Informationen ferner mit dem Zweck auf, die unterschiedlichen Dienste von Google zu verbessern oder zu optimieren.

Google erhält über die Google+-Schaltfläche immer dann eine Information darüber, dass die betroffene Person unsere Internetseite besucht hat, wenn die betroffene Person zum Zeitpunkt des Aufrufs unserer Internetseite gleichzeitig bei Google+ eingeloggt ist; dies findet unabhängig davon statt, ob die betroffene Person die Google+-Schaltfläche anklickt oder nicht.

Ist eine Übermittlung personenbezogener Daten an Google von der betroffenen Person nicht gewollt, kann diese eine solche Übermittlung dadurch verhindern, dass sie sich vor einem Aufruf unserer Internetseite aus ihrem Google+-Account ausloggt.

Weitere Informationen und die geltenden Datenschutzbestimmungen von Google können unter https://www.google.de/intl/de/policies/privacy/ abgerufen werden. Weitere Hinweise von Google zur Google+1-Schaltfläche können unter https://developers.google.com/+/web/buttons-policy abgerufen werden.

11. Datenschutzbestimmungen zu Einsatz und Verwendung von Xing

Der für die Verarbeitung Verantwortliche hat auf dieser Internetseite Komponenten von Xing integriert. Xing ist ein Internetbasiertes soziales Netzwerk, das die Konnektierung der Nutzer mit bestehenden Geschäftskontakten sowie das Knüpfen von neuen Businesskontakten ermöglicht. Die einzelnen Nutzer können bei Xing ein persönliches Profil von sich anlegen. Unternehmen können beispielsweise Unternehmensprofile erstellen oder Stellenangebote auf Xing veröffentlichen.

Betreibergesellschaft von Xing ist die XING SE, Dammtorstraße 30, 20354 Hamburg, Deutschland.

Durch jeden Aufruf einer der Einzelseiten dieser Internetseite, die durch den für die Verarbeitung Verantwortlichen betrieben wird und auf welcher eine Xing-Komponente (Xing-Plug-In) integriert wurde, wird der Internetbrowser auf dem informationstechnologischen System der betroffenen Person automatisch durch die jeweilige Xing-Komponente veranlasst, eine Darstellung der entsprechenden Xing-Komponente von Xing herunterzuladen. Weitere Informationen zum den Xing-Plug-Ins können unter https://dev.xing.com/plugins abgerufen werden. Im Rahmen dieses technischen Verfahrens erhält Xing Kenntnis darüber, welche konkrete Unterseite unserer Internetseite durch die betroffene Person besucht wird.

Sofern die betroffene Person gleichzeitig bei Xing eingeloggt ist, erkennt Xing mit jedem Aufruf unserer Internetseite durch die betroffene Person und während der gesamten Dauer des jeweiligen Aufenthaltes auf unserer Internetseite, welche konkrete Unterseite unserer Internetseite die betroffene Person besucht. Diese Informationen werden durch die Xing-Komponente gesammelt und durch Xing dem jeweiligen Xing-Account der betroffenen Person zugeordnet. Betätigt die betroffene Person einen der auf unserer Internetseite integrierten Xing-Buttons, beispielsweise den „Share“-Button, ordnet Xing diese Information dem persönlichen Xing-Benutzerkonto der betroffenen Person zu und speichert diese personenbezogenen Daten.

Xing erhält über die Xing-Komponente immer dann eine Information darüber, dass die betroffene Person unsere Internetseite besucht hat, wenn die betroffene Person zum Zeitpunkt des Aufrufs unserer Internetseite gleichzeitig bei Xing eingeloggt ist; dies findet unabhängig davon statt, ob die betroffene Person die Xing-Komponente anklickt oder nicht. Ist eine derartige Übermittlung dieser Informationen an Xing von der betroffenen Person nicht gewollt, kann diese die Übermittlung dadurch verhindern, dass sie sich vor einem Aufruf unserer Internetseite aus ihrem Xing-Account ausloggt.

Die von Xing veröffentlichten Datenschutzbestimmungen, die unter https://www.xing.com/privacy abrufbar sind, geben Aufschluss über die Erhebung, Verarbeitung und Nutzung personenbezogener Daten durch Xing. Ferner hat Xing unter https://www.xing.com/app/share?op=data_protection Datenschutzhinweise für den XING-Share-Button veröffentlicht.

12. Rechtsgrundlage der Verarbeitung

Art. 6 I lit. a DS-GVO dient unserem Unternehmen als Rechtsgrundlage für Verarbeitungsvorgänge, bei denen wir eine Einwilligung für einen bestimmten Verarbeitungszweck einholen. Ist die Verarbeitung personenbezogener Daten zur Erfüllung eines Vertrags, dessen Vertragspartei die betroffene Person ist, erforderlich, wie dies beispielsweise bei Verarbeitungsvorgängen der Fall ist, die für eine Lieferung von Waren oder die Erbringung einer sonstigen Leistung oder Gegenleistung notwendig sind, so beruht die Verarbeitung auf Art. 6 I lit. b DS-GVO. Gleiches gilt für solche Verarbeitungsvorgänge die zur Durchführung vorvertraglicher Maßnahmen erforderlich sind, etwa in Fällen von Anfragen zur unseren Produkten oder Leistungen. Unterliegt unser Unternehmen einer rechtlichen Verpflichtung durch welche eine Verarbeitung von personenbezogenen Daten erforderlich wird, wie beispielsweise zur Erfüllung steuerlicher Pflichten, so basiert die Verarbeitung auf Art. 6 I lit. c DS-GVO. In seltenen Fällen könnte die Verarbeitung von personenbezogenen Daten erforderlich werden, um lebenswichtige Interessen der betroffenen Person oder einer anderen natürlichen Person zu schützen. Dies wäre beispielsweise der Fall, wenn ein Besucher in unserem Betrieb verletzt werden würde und daraufhin sein Name, sein Alter, seine Krankenkassendaten oder sonstige lebenswichtige Informationen an einen Arzt, ein Krankenhaus oder sonstige Dritte weitergegeben werden müssten. Dann würde die Verarbeitung auf Art. 6 I lit. d DS-GVO beruhen. Letztlich könnten Verarbeitungsvorgänge auf Art. 6 I lit. f DS-GVO beruhen. Auf dieser Rechtsgrundlage basieren Verarbeitungsvorgänge, die von keiner der vorgenannten Rechtsgrundlagen erfasst werden, wenn die Verarbeitung zur Wahrung eines berechtigten Interesses unseres Unternehmens oder eines Dritten erforderlich ist, sofern die Interessen, Grundrechte und Grundfreiheiten des Betroffenen nicht überwiegen. Solche Verarbeitungsvorgänge sind uns insbesondere deshalb gestattet, weil sie durch den Europäischen Gesetzgeber besonders erwähnt wurden. Er vertrat insoweit die Auffassung, dass ein berechtigtes Interesse anzunehmen sein könnte, wenn die betroffene Person ein Kunde des Verantwortlichen ist (Erwägungsgrund 47 Satz 2 DS-GVO).

13. Berechtigte Interessen an der Verarbeitung, die von dem Verantwortlichen oder einem Dritten verfolgt werden

Basiert die Verarbeitung personenbezogener Daten auf Artikel 6 I lit. f DS-GVO ist unser berechtigtes Interesse die Durchführung unserer Geschäftstätigkeit zugunsten des Wohlergehens all unserer Mitarbeiter und unserer Anteilseigner.

14. Dauer, für die die personenbezogenen Daten gespeichert werden

Das Kriterium für die Dauer der Speicherung von personenbezogenen Daten ist die jeweilige gesetzliche Aufbewahrungsfrist. Nach Ablauf der Frist werden die entsprechenden Daten routinemäßig gelöscht, sofern sie nicht mehr zur Vertragserfüllung oder Vertragsanbahnung erforderlich sind.

15. Gesetzliche oder vertragliche Vorschriften zur Bereitstellung der personenbezogenen Daten; Erforderlichkeit für den Vertragsabschluss; Verpflichtung der betroffenen Person, die personenbezogenen Daten bereitzustellen; mögliche Folgen der Nichtbereitstellung

Wir klären Sie darüber auf, dass die Bereitstellung personenbezogener Daten zum Teil gesetzlich vorgeschrieben ist (z.B. Steuervorschriften) oder sich auch aus vertraglichen Regelungen (z.B. Angaben zum Vertragspartner) ergeben kann. Mitunter kann es zu einem Vertragsschluss erforderlich sein, dass eine betroffene Person uns personenbezogene Daten zur Verfügung stellt, die in der Folge durch uns verarbeitet werden müssen. Die betroffene Person ist beispielsweise verpflichtet uns personenbezogene Daten bereitzustellen, wenn unser Unternehmen mit ihr einen Vertrag abschließt. Eine Nichtbereitstellung der personenbezogenen Daten hätte zur Folge, dass der Vertrag mit dem Betroffenen nicht geschlossen werden könnte. Vor einer Bereitstellung personenbezogener Daten durch den Betroffenen muss sich der Betroffene an einen unserer Mitarbeiter wenden. Unser Mitarbeiter klärt den Betroffenen einzelfallbezogen darüber auf, ob die Bereitstellung der personenbezogenen Daten gesetzlich oder vertraglich vorgeschrieben oder für den Vertragsabschluss erforderlich ist, ob eine Verpflichtung besteht, die personenbezogenen Daten bereitzustellen, und welche Folgen die Nichtbereitstellung der personenbezogenen Daten hätte.

16. Bestehen einer automatisierten Entscheidungsfindung

Als verantwortungsbewusstes Unternehmen verzichten wir auf eine automatische Entscheidungsfindung oder ein Profiling.

Diese Datenschutzerklärung wurde durch den Datenschutzerklärungs-Generator der DGD Deutsche Gesellschaft für Datenschutz GmbH, die als Externer Datenschutzbeauftragter Bremen tätig ist, in Kooperation mit dem Anwalt für Datenschutzrecht Christian Solmecke erstellt.