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Kategorie 1: KI-gestützte Finanzrisikobewertung & Vorhersage

Prompt 1 – Entwicklung eines KI-Modells zur Vorhersage von Kreditrisiken

🔹 Rolle:
Sie sind ein KI-Experte für Finanzrisikomanagement mit Schwerpunkt auf maschinellem Lernen zur Kreditrisikobewertung.

🔹 Kontext:
Eine Bank möchte ein KI-Modell implementieren, um Kreditrisiken präziser zu bewerten und Zahlungsausfälle vorherzusagen. Das Modell soll historische Kundendaten, Bonitätsscores und Transaktionsmuster nutzen.

🔹 Anweisung:

1.      Entwickeln Sie ein maschinelles Lernmodell zur Vorhersage der Kreditwürdigkeit.

2.      Bestimmen Sie die wichtigsten Einflussfaktoren für die Risikobewertung (z. B. Einkommensstabilität, Zahlungshistorie, Schuldenquote).

3.      Erklären Sie, wie sich KI-Modelle von herkömmlichen Scoring-Methoden unterscheiden.

4.      Identifizieren Sie mögliche Bias-Probleme und Lösungen für faire Kreditentscheidungen.

5.      Schlagen Sie geeignete Algorithmen für die Modellimplementierung vor.

📌 Formatierungsanforderungen:
• 5-Schritte-Modell zur Implementierung
• Vergleich: KI vs. traditionelle Kreditbewertung
• Fallstudie zu erfolgreichen KI-gestützten Kreditmodellen

Prompt 2 – Prognose von Marktvolatilität mit KI

🔹 Rolle:
Sie sind ein quantitativer Analyst mit Erfahrung in KI-gestützter Marktanalyse.

🔹 Kontext:
Ein Hedgefonds möchte KI nutzen, um Marktschwankungen frühzeitig zu erkennen. Das System soll historische Kursdaten, Nachrichtenanalysen und soziale Medien auswerten.

🔹 Anweisung:

1.      Entwickeln Sie ein Modell zur Vorhersage von Marktvolatilität.

2.      Identifizieren Sie relevante Datenquellen (historische Preise, News, Sentiment-Analysen).

3.      Wählen Sie geeignete Algorithmen (z. B. LSTMs, Random Forests) und erklären Sie deren Vorteile.

4.      Zeigen Sie, wie das Modell in bestehende Handelsstrategien integriert werden kann.

5.      Identifizieren Sie Herausforderungen und Lösungsansätze für Overfitting und Modellinterpretierbarkeit.

📌 Formatierungsanforderungen:
• Modellarchitektur-Diagramm
• Beispielhafte Python-Code-Snippets für Implementierung
• Vergleich: KI vs. klassische Volatilitätsmodelle

Prompt 3 – KI-gestützte Betrugserkennung im Finanzsektor

🔹 Rolle:
Sie sind ein Experte für KI-Sicherheit mit Fokus auf Finanzbetrugserkennung.

🔹 Kontext:
Eine Bank benötigt ein System, das betrügerische Transaktionen in Echtzeit erkennt.

🔹 Anweisung:

1.      Entwickeln Sie ein ML-Modell zur Betrugserkennung basierend auf Transaktionsmustern.

2.      Erklären Sie den Unterschied zwischen regelbasierten Systemen und KI-gestützten Ansätzen.

3.      Identifizieren Sie die häufigsten Betrugsmuster im Finanzsektor.

4.      Schlagen Sie Methoden zur Reduzierung von False Positives vor.

5.      Beschreiben Sie ethische Herausforderungen und Datenschutzaspekte.

📌 Formatierungsanforderungen:
• Entscheidungsbaum für Modellarchitektur
• Beispiele für Betrugsszenarien und deren Erkennung
• Vorschläge für Modelldebiasing

Prompt 4 – Einsatz von KI für Asset Pricing

🔹 Rolle:
Sie sind ein Experte für quantitative Finanzmodellierung.

🔹 Kontext:
Ein Investmentfonds will KI nutzen, um faire Preise für komplexe Finanzprodukte zu bestimmen.

🔹 Anweisung:

1.      Entwickeln Sie ein KI-Modell für die Preisbewertung von Derivaten und Anleihen.

2.      Erklären Sie, welche Input-Daten für eine akkurate Bewertung nötig sind.

3.      Vergleichen Sie KI-Modelle mit traditionellen Bewertungsansätzen (z. B. Black-Scholes-Modell).

4.      Identifizieren Sie Risiken bei der Nutzung von KI für Asset Pricing.

5.      Schlagen Sie Maßnahmen zur Modellvalidierung und Stress-Tests vor.

📌 Formatierungsanforderungen:
• Diagramm: Vergleich KI vs. klassische Pricing-Modelle
• Code-Beispiel für eine ML-basierte Bewertung
• Fallstudie eines erfolgreichen KI-gestützten Asset-Pricing-Modells

Prompt 5 – KI für Sentiment-Analyse in Finanzmärkten

🔹 Rolle:
Sie sind ein Data-Science-Experte für Sentiment-Analyse im Finanzsektor.

🔹 Kontext:
Ein Investmentunternehmen will KI zur Analyse von Marktsentimenten auf Basis von Nachrichten, Social Media und Analystenberichten nutzen.

🔹 Anweisung:

1.      Entwickeln Sie eine Sentiment-Analyse mit NLP zur Prognose von Marktbewegungen.

2.      Beschreiben Sie die Datenquellen und deren Bedeutung für das Modell.

3.      Vergleichen Sie verschiedene NLP-Modelle (z. B. BERT, LSTM, Transformer).

4.      Identifizieren Sie potenzielle Verzerrungen in den Daten und Lösungen dafür.

5.      Beschreiben Sie, wie Sentiment-Analysen in Handelsstrategien eingebunden werden können.

📌 Formatierungsanforderungen:
• Beispiel für eine Sentiment-Score-Berechnung
• Vergleich klassischer und KI-basierter Sentiment-Analyse
• Diagramm zur Modellarchitektur



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Kategorie 2: Automatisierte KI-Handelssysteme

Prompt 1 – Entwicklung eines KI-gestützten Algorithmic-Trading-Systems

🔹 Rolle:
Sie sind ein KI-Experte für algorithmischen Handel mit Erfahrung in Finanzmärkten und maschinellem Lernen.

🔹 Kontext:
Ein Hedgefonds möchte ein KI-basiertes Handelssystem entwickeln, das automatisch profitable Trades ausführt. Das System soll historische und Echtzeit-Marktdaten analysieren, um Handelsentscheidungen zu treffen.

🔹 Anweisung:

1.      Entwickeln Sie ein KI-Modell, das Kauf- und Verkaufsentscheidungen trifft.

2.      Identifizieren Sie relevante Datenquellen (Orderbuch, Nachrichten, technische Indikatoren).

3.      Vergleichen Sie verschiedene Modellarchitekturen (z. B. Entscheidungsbäume, neuronale Netze, Reinforcement Learning).

4.      Erklären Sie, wie das Modell mit Echtzeitdaten interagieren kann.

5.      Beschreiben Sie Risikomanagement-Mechanismen zur Vermeidung von hohen Verlusten.

📌 Formatierungsanforderungen:
• Diagramm zur Modellarchitektur
• Code-Beispiel für einen einfachen Algorithmus
• Vergleich von ML-Methoden für den Handel

Prompt 2 – Reinforcement Learning für automatisierte Handelsstrategien

🔹 Rolle:
Sie sind ein KI-Finanzingenieur mit Schwerpunkt auf Reinforcement Learning (RL) für den algorithmischen Handel.

🔹 Kontext:
Ein Investmentunternehmen möchte ein RL-Modell entwickeln, das Handelsstrategien selbstständig optimiert und an Marktveränderungen anpasst.

🔹 Anweisung:

1.      Erklären Sie das Konzept von Reinforcement Learning im Trading.

2.      Wählen Sie geeignete RL-Algorithmen (z. B. DQN, PPO, A2C) und begründen Sie die Wahl.

3.      Entwickeln Sie eine RL-Umgebung zur Simulation von Finanzmärkten.

4.      Identifizieren Sie Herausforderungen bei der Implementierung von RL im Trading.

5.      Beschreiben Sie, wie das Modell regelmäßig optimiert werden kann.

📌 Formatierungsanforderungen:
• Beispiel-Code für ein RL-Modell im Trading
• Vergleich von RL-Methoden und traditionellen ML-Ansätzen
• Diagramm zur Trainingspipeline

Prompt 3 – Backtesting von KI-Handelsmodellen: Best Practices

🔹 Rolle:
Sie sind ein Quant-Analyst mit Spezialisierung auf Backtesting und Evaluierung von KI-Handelsstrategien.

🔹 Kontext:
Ein Trading-Desk benötigt ein zuverlässiges Backtesting-Framework, um die Performance von KI-basierten Handelsstrategien zu validieren.

🔹 Anweisung:

1.      Erklären Sie die Bedeutung von Backtesting für algorithmische Handelsstrategien.

2.      Identifizieren Sie wichtige Metriken zur Performance-Bewertung (z. B. Sharpe Ratio, Drawdown, Alpha).

3.      Entwickeln Sie ein Backtesting-Skript in Python mit realistischen Marktbedingungen.

4.      Besprechen Sie häufige Fallstricke beim Backtesting (z. B. Look-Ahead-Bias, Overfitting).

5.      Schlagen Sie Strategien zur Verbesserung der Generalisierungsfähigkeit von Modellen vor.

📌 Formatierungsanforderungen:
• Code-Snippet für ein Backtesting-Skript
• Vergleich von verschiedenen Backtesting-Methoden
• Checkliste zur Vermeidung von Backtesting-Fehlern

Prompt 4 – High-Frequency Trading (HFT) mit KI-Optimierung

🔹 Rolle:
Sie sind ein KI-Entwickler mit Spezialisierung auf High-Frequency Trading und Latenzoptimierung.

🔹 Kontext:
Ein HFT-Firma möchte KI einsetzen, um Handelsalgorithmen mit extrem niedriger Latenz zu optimieren und profitabler zu machen.

🔹 Anweisung:

1.      Erklären Sie, wie KI-Modelle für HFT optimiert werden können.

2.      Identifizieren Sie Herausforderungen im HFT-Bereich (z. B. Latenz, Slippage, Order-Ausführungsstrategie).

3.      Vergleichen Sie verschiedene KI-Techniken für HFT (z. B. Reinforcement Learning vs. Deep Learning).

4.      Beschreiben Sie, wie Hardware-Optimierung (FPGAs, GPUs) den KI-gestützten HFT verbessert.

5.      Erörtern Sie regulatorische Aspekte von HFT und deren Auswirkungen auf KI-Modelle.

📌 Formatierungsanforderungen:
• Vergleichstabelle: HFT-Strategien mit und ohne KI
• Diagramm zur Pipeline eines HFT-KI-Modells
• Fallstudie zu erfolgreichen KI-gestützten HFT-Strategien

Prompt 5 – Risiko- und Compliance-Management für KI-Handelssysteme

🔹 Rolle:
Sie sind ein Finanzregulierungs- und KI-Risikoexperte mit Erfahrung in Compliance für algorithmischen Handel.

🔹 Kontext:
Eine Investmentbank möchte sicherstellen, dass ihre KI-basierten Handelssysteme regulatorische Anforderungen erfüllen und Risiken minimiert werden.

🔹 Anweisung:

1.      Erklären Sie regulatorische Anforderungen für KI-gestützte Handelsmodelle (z. B. MiFID II, SEC-Vorschriften).

2.      Identifizieren Sie potenzielle Risiken von KI im Trading (z. B. Flash Crashes, Bias, Marktmanipulation).

3.      Schlagen Sie Methoden zur Überwachung und Auditierung von KI-Trading-Algorithmen vor.

4.      Entwickeln Sie Mechanismen zur Echtzeit-Risikokontrolle in KI-Handelssystemen.

5.      Erörtern Sie ethische Überlegungen und Transparenzanforderungen für KI-Trading.

📌 Formatierungsanforderungen:
• Compliance-Checkliste für KI-Handelssysteme
• Diagramm zur Risikokontrolle in Echtzeit
• Fallstudie eines regulatorischen Verstoßes und dessen Folgen



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Kategorie 3: KI für Portfoliomanagement & Asset Allocation

Prompt 1 – Optimierung von Portfolios mit KI und maschinellem Lernen

🔹 Rolle:
Sie sind ein Experte für quantitativen Portfoliomanagement mit Spezialisierung auf KI-gestützte Optimierung.

🔹 Kontext:
Ein Vermögensverwalter möchte KI nutzen, um Portfolios basierend auf Rendite-Risiko-Optimierung zu verbessern. Das Modell soll historische Marktdaten, makroökonomische Indikatoren und Asset-Korrelationen berücksichtigen.

🔹 Anweisung:

1.      Entwickeln Sie ein ML-Modell zur Portfolio-Optimierung auf Basis der Modernen Portfoliotheorie (MPT).

2.      Erklären Sie, welche Daten und Merkmale für eine robuste Portfolioallokation relevant sind.

3.      Vergleichen Sie traditionelle Optimierungsansätze (z. B. Mean-Variance-Optimierung) mit KI-gestützten Methoden.

4.      Identifizieren Sie potenzielle Herausforderungen (z. B. Overfitting, Datenverzerrung) und Lösungen.

5.      Beschreiben Sie, wie das Modell regelmäßig aktualisiert werden kann, um Marktveränderungen zu berücksichtigen.

📌 Formatierungsanforderungen:
• Beispiel-Code für eine ML-basierte Portfolio-Optimierung
• Diagramm: Vergleich traditioneller vs. KI-gestützter Portfolioansätze
• Fallstudie zu einem erfolgreichen KI-gestützten Portfoliomanagement

Prompt 2 – Einsatz von KI für Smart Beta-Strategien

🔹 Rolle:
Sie sind ein Portfoliomanager mit Expertise in Smart Beta-Strategien und KI-gestütztem Factor Investing.

🔹 Kontext:
Ein Asset-Management-Unternehmen möchte KI einsetzen, um Smart Beta-Strategien zu optimieren, indem es Faktoren wie Value, Momentum und Volatilität automatisiert analysiert.

🔹 Anweisung:

1.      Erklären Sie das Konzept von Smart Beta und Factor Investing.

2.      Entwickeln Sie ein ML-Modell zur Identifikation von Alpha-generierenden Faktoren.

3.      Vergleichen Sie klassische Factor-Investing-Methoden mit KI-gestützten Ansätzen.

4.      Diskutieren Sie potenzielle Risiken wie Overfitting und Faktor-Rotationen.

5.      Schlagen Sie Methoden vor, um die Interpretierbarkeit von KI-gestützten Factor-Investing-Modellen zu verbessern.

📌 Formatierungsanforderungen:
• Beispiel für eine KI-basierte Faktor-Analyse
• Vergleich Smart Beta vs. KI-gestütztes Factor Investing
• Fallstudie: KI-gestützte Faktor-Optimierung in der Praxis

Prompt 3 – Robo-Advisors: KI-gestützte Vermögensverwaltung

🔹 Rolle:
Sie sind ein Experte für digitale Vermögensverwaltung mit Erfahrung in der Entwicklung von Robo-Advisors.

🔹 Kontext:
Ein Finanzdienstleister möchte einen KI-basierten Robo-Advisor entwickeln, der automatisch personalisierte Anlageempfehlungen generiert.

🔹 Anweisung:

1.      Beschreiben Sie die Architektur eines KI-gestützten Robo-Advisors.

2.      Identifizieren Sie die wichtigsten Datenquellen für eine präzise Anlageempfehlung.

3.      Vergleichen Sie regelbasierte Robo-Advisors mit ML-gestützten Modellen.

4.      Erklären Sie, wie der Robo-Advisor Kundenrisikoprofile erkennt und berücksichtigt.

5.      Diskutieren Sie regulatorische Anforderungen und ethische Aspekte von KI in der Vermögensverwaltung.

📌 Formatierungsanforderungen:
• Diagramm zur Architektur eines KI-basierten Robo-Advisors
• Beispiel für einen Algorithmus zur Risikoprofil-Analyse
• Fallstudie: Erfolgsgeschichten von Robo-Advisors

Prompt 4 – Explainable AI (XAI) für Portfolioentscheidungen

🔹 Rolle:
Sie sind ein Experte für erklärbare KI (XAI) im Finanzsektor mit Fokus auf Portfoliomanagement.

🔹 Kontext:
Ein Investmentfonds möchte sicherstellen, dass seine KI-gestützten Portfoliostrategien nachvollziehbar und transparent sind.

🔹 Anweisung:

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

2.      Vergleichen Sie verschiedene XAI-Techniken (z. B. SHAP, LIME) zur Erklärung von Modellentscheidungen.

3.      Entwickeln Sie ein Beispiel für ein KI-gestütztes Portfoliomodell mit erklärbaren Outputs.

4.      Diskutieren Sie Herausforderungen der Interpretierbarkeit in Black-Box-Modellen.

5.      Schlagen Sie Strategien vor, um regulatorische Anforderungen an Transparenz zu erfüllen.

📌 Formatierungsanforderungen:
• Beispiel für eine XAI-gestützte Portfolioanalyse
• Vergleichstabelle: Black-Box vs. Explainable AI-Modelle
• Diagramm zur Erklärung von Modellentscheidungen

Prompt 5 – Automatische Rebalancing-Strategien mit KI

🔹 Rolle:
Sie sind ein KI-gestützter Portfoliomanager mit Erfahrung in automatisierten Rebalancing-Strategien.

🔹 Kontext:
Ein Wealth-Management-Unternehmen möchte ein KI-Modell entwickeln, das automatische Portfolioanpassungen vornimmt, um Renditen zu maximieren und Risiken zu minimieren.

🔹 Anweisung:

1.      Erklären Sie die Bedeutung von Rebalancing in der Portfolioverwaltung.

2.      Entwickeln Sie eine KI-gestützte Strategie zur automatischen Neugewichtung eines Portfolios.

3.      Vergleichen Sie periodisches, Schwellenwert- und KI-basiertes Rebalancing.

4.      Diskutieren Sie, wie KI Marktvolatilität erkennt und in Rebalancing-Entscheidungen integriert.

5.      Schlagen Sie Methoden zur Reduktion von Handelskosten und Steuerimplikationen vor.

📌 Formatierungsanforderungen:
• Beispiel für eine Rebalancing-Strategie mit KI
• Vergleichstabelle: Klassisches vs. KI-basiertes Rebalancing
• Diagramm zur Modellarchitektur eines automatisierten Rebalancing-Systems



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Kategorie 4: Ethik, Regulierung & Governance in KI-Finanzsystemen

Prompt 1 – Fairness und Transparenz in KI-gestützten Finanzmodellen

🔹 Rolle:
Sie sind ein Experte für ethische KI und Governance mit Fokus auf Fairness und Transparenz in Finanzsystemen.

🔹 Kontext:
Eine Bank plant den Einsatz von KI zur Kreditvergabe, möchte aber sicherstellen, dass die Modelle keine diskriminierenden Entscheidungen treffen und ihre Entscheidungen erklärbar sind.

🔹 Anweisung:

1.      Erklären Sie, warum Fairness und Transparenz in KI-gestützten Finanzmodellen entscheidend sind.

2.      Identifizieren Sie potenzielle Bias-Risiken in Kreditvergabe-Modellen.

3.      Vergleichen Sie verschiedene Fairness-Metriken (z. B. Equal Opportunity, Demographic Parity).

4.      Entwickeln Sie eine Strategie zur Überprüfung und Verbesserung der Fairness von KI-Modellen.

5.      Erörtern Sie, wie Transparenzanforderungen durch Explainable AI (XAI) erfüllt werden können.

📌 Formatierungsanforderungen:
• Vergleichstabelle: Fairness-Metriken und ihre Anwendungen
• Beispiel für eine Bias-Erkennung und -Korrektur in einem Finanzmodell
• Diagramm zur Integration von XAI in Finanz-KI

Prompt 2 – Regulatorische Herausforderungen für KI im Finanzsektor

🔹 Rolle:
Sie sind ein Finanzrechtsexperte mit Spezialisierung auf KI-Regulierungen und Compliance im Finanzsektor.

🔹 Kontext:
Ein FinTech-Unternehmen entwickelt KI-gestützte Finanzprodukte und möchte sicherstellen, dass es alle regulatorischen Anforderungen erfüllt.

🔹 Anweisung:

1.      Erklären Sie die wichtigsten regulatorischen Rahmenwerke für KI im Finanzbereich (z. B. MiFID II, Basel III, EU AI Act).

2.      Vergleichen Sie regulatorische Anforderungen in den USA, der EU und Asien für KI im Finanzsektor.

3.      Identifizieren Sie Herausforderungen bei der Einhaltung regulatorischer Vorgaben für KI-Modelle.

4.      Entwickeln Sie eine Compliance-Strategie zur Umsetzung regulatorischer Anforderungen in KI-Finanzsystemen.

5.      Diskutieren Sie zukünftige Entwicklungen und mögliche Anpassungen in der KI-Regulierung.

📌 Formatierungsanforderungen:
• Vergleichstabelle: Regulierungen in verschiedenen Regionen
• Checkliste für die Compliance-Überprüfung von KI-Finanzmodellen
• Diagramm zur Einbindung regulatorischer Anforderungen in den KI-Entwicklungsprozess

Prompt 3 – Datenschutz & Compliance: KI in Übereinstimmung mit DSGVO und MiFID II

🔹 Rolle:
Sie sind ein Datenschutzbeauftragter mit Expertise in KI-Compliance nach DSGVO und MiFID II.

🔹 Kontext:
Ein Finanzdienstleister nutzt KI zur Kundenanalyse und muss sicherstellen, dass alle Datenschutzvorschriften eingehalten werden.

🔹 Anweisung:

1.      Erklären Sie die Anforderungen der DSGVO und MiFID II für KI-gestützte Finanzsysteme.

2.      Identifizieren Sie datenschutzrechtliche Risiken bei der Nutzung von KI im Finanzwesen.

3.      Entwickeln Sie eine Strategie zur Implementierung von Privacy by Design in KI-Modellen.

4.      Diskutieren Sie Herausforderungen bei der Anonymisierung und sicheren Speicherung von Kundendaten.

5.      Beschreiben Sie, wie KI-Modelle auditierbar gemacht werden können, um regulatorischen Anforderungen zu entsprechen.

📌 Formatierungsanforderungen:
• Vergleichstabelle: DSGVO vs. MiFID II Anforderungen für KI
• Beispiel für eine datenschutzkonforme KI-Architektur
• Checkliste für Privacy-Compliance bei KI-Finanzanwendungen

Prompt 4 – Bias-Reduktion in KI-gestützten Finanzentscheidungen

🔹 Rolle:
Sie sind ein Data-Science-Experte mit Schwerpunkt auf Fairness und Bias-Reduktion in KI-Modellen für Finanzentscheidungen.

🔹 Kontext:
Eine Versicherung nutzt KI zur Risikobewertung und möchte sicherstellen, dass das Modell keine systematische Diskriminierung aufweist.

🔹 Anweisung:

1.      Identifizieren Sie potenzielle Quellen für Bias in KI-gestützten Finanzentscheidungen.

2.      Vergleichen Sie verschiedene Methoden zur Bias-Erkennung in ML-Modellen (z. B. disparate impact analysis, fairness-aware learning).

3.      Entwickeln Sie eine Strategie zur Reduzierung von Bias in KI-Modellen für Finanzentscheidungen.

4.      Diskutieren Sie, wie Fairness und Modellperformance in Einklang gebracht werden können.

5.      Schlagen Sie Ansätze zur kontinuierlichen Überwachung und Verbesserung der Fairness vor.

📌 Formatierungsanforderungen:
• Diagramm zur Bias-Detektion in KI-Modellen
• Vergleich: Methoden zur Bias-Korrektur in Finanz-KI
• Beispiel für eine Bias-freie Risikobewertung mit KI

Prompt 5 – Auditing von KI-Modellen für regulatorische Anforderungen

🔹 Rolle:
Sie sind ein KI-Governance-Experte mit Fokus auf Auditing und Model Risk Management in der Finanzbranche.

🔹 Kontext:
Eine Aufsichtsbehörde fordert Banken auf, ihre KI-Modelle regelmäßig zu auditieren, um Compliance und Risikomanagement sicherzustellen.

🔹 Anweisung:

1.      Erklären Sie die Bedeutung von Auditing und Model Risk Management für KI in der Finanzbranche.

2.      Identifizieren Sie Schlüsselkriterien für ein effektives KI-Audit (z. B. Transparenz, Fairness, Robustheit).

3.      Entwickeln Sie ein Framework zur regelmäßigen Überprüfung und Validierung von KI-Modellen.

4.      Diskutieren Sie Herausforderungen beim Auditing von Black-Box-KI-Modellen.

5.      Schlagen Sie Best Practices für die Dokumentation und Berichterstattung regulatorischer KI-Audits vor.

📌 Formatierungsanforderungen:
• Checkliste für ein vollständiges KI-Audit
• Diagramm: Modellvalidierungsprozess für Finanz-KI
• Vergleich: Interne vs. externe Audits von KI-Modellen



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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.