Christopher Gerling

Christopher Gerling

KI-Wertschöpfung im Bankwesen

Forscher · Hochschuldozent · KI-Anwendungen

Humboldt-Universität zu Berlin · HWR Berlin · Commerzbank AG

Branchen Expertise

Seit über zehn Jahren arbeite ich im Bankwesen in unterschiedlichen fachlichen, analytischen und technologischen Rollen, darunter im Firmenkundengeschäft. Meine berufliche Laufbahn umfasst die frühere Tätigkeit in der analytischen Modellentwicklung, die konzeptionelle Anwendung KI-basierter Verfahren sowie die Mitwirkung am Aufbau und an der Weiterentwicklung von KI-Strategien im Bankenumfeld. Aktuell bin ich als IT Product Owner für die produktnahe Umsetzung daten- und KI-gestützter Softwarelösungen verantwortlich und verbinde dabei fachliche, technologische und organisatorische Perspektiven.

  • Künstliche Intelligenz
  • Machine Learning
  • Deep Learning
  • Transfer Learning
  • NLP
  • Embeddings
  • Unstrukturierte Daten
  • Modell-Evaluation
  • Produktive KI-Systeme
  • Datenprodukte
  • Digitale Geschäftsprozesse
  • KI-Wertschöpfung
  • AI Enablement
  • Banking
  • Sales Analytics
  • Risikomodelle
  • KI-Strategie

Akademische Lehre

Als freiberuflicher Hochschuldozent lehre ich in den Bereichen Digitalisierung, Datenanalyse und Künstliche Intelligenz. In meinen Lehrveranstaltungen vermittle ich sowohl konzeptionelle Grundlagen als auch praktische Kompetenzen zur Entwicklung und Anwendung digitaler Technologien, darunter KI-basierte Methoden, Cloud-nahe Informationssysteme sowie Grundlagen der Programmierung mit Python. Ergänzend betreue ich Bachelorarbeiten und praxisorientierte Studienprojekte.

Forschungsinteressen

Meine Forschungsinteressen liegen in der KI-gestützten Analyse unstrukturierter Daten im Bankwesen mit dem Ziel, datengetriebene Wertschöpfung entlang der AI Value Chain zu ermöglichen. Ich beschäftige mich insbesondere mit Methoden des Natural Language Processing, neuronalen Netzarchitekturen und Transfer-Learning-Ansätzen zur Integration heterogener Datenquellen sowie zur robusten Modellierung unter Datenverschiebungen. Der Fokus meiner Arbeit liegt auf der Verbindung wissenschaftlicher Methodik mit praxisrelevanten Fragestellungen, um Entscheidungs- und Geschäftsprozesse im Bankgeschäft fundiert zu unterstützen.