FFN kurs i KI for finans - fra bruker til bygger

FFNs kurs i KI for finans gir deg en unik mulighet til å forstå teknologien bak moderne KI-verktøy som Claude, Code og Codex, og lære hvordan de kan brukes til å løse reelle problemstillinger innen finans. Gjennom en kombinasjon av teori og praktisk prosjektarbeid får du innsikt i hvordan moderne språkmodeller fungerer, hvordan agentiske KI-verktøy kan automatisere komplekse arbeidsoppgaver og hvordan små spesialiserte modeller kan kjøres lokalt i egne systemer. Fokus er på hvordan KI kan skape verdi, effektivisere arbeidsprosesser og gi deg bedre verktøy for å utføre jobben mer effektivt og med høyere kvalitet.

Målet med kurset i KI for finans er å gi finansprofesjonelle en dypere forståelse av KI enn det som oppnås gjennom ren bruk av ferdige KI-verktøy. Deltakerne skal ikke bare lære å bruke teknologien, men forstå hvordan den fungerer, hvordan den kan implementeres i virksomheten, og hvordan den kan anvendes på en ansvarlig og verdiskapende måte. Kurset gir deg verktøy som gjør det mulig å gjennomføre dypere analyser, vurdere flere scenarioer, forbedre risikovurderinger og skape større verdi i arbeidet. Det vil også være fokus på erfaringsutveksling med andre kursdeltakere, der faglige diskusjoner bidrar til økt innsikt, læring og kunnskapsdeling.

Du får praktisk erfaring med hvordan avanserte KI-verktøy som Claude Code og Codex kan brukes til programmering, analyse, automatisering og utvikling av arbeidsflyter. Gjennom hands-on øvelser lærer du hvordan KI kan fungere som en aktiv samarbeidspartner i analysearbeidet.

Kurset er utviklet spesielt for finansbransjen og kombinerer teknologisk forståelse med praktisk anvendelse i analyse- og investeringsarbeid. Som en rød tråd gjennom kurset utvikler deltakerne sin egen KI-drevne analyseplattform, med integrerte analyseverktøy, datakilder og språkmodeller.

Espen Henriksen førsteamanuensis Handelshøyskolen BI

Kurset er bygget opp som en kombinasjon av faglige forelesninger, praktiske øvelser, demonstrasjoner og prosjektarbeid. Hensikten er å gi deltakerne både en solid forståelse av teknologien og erfaring med hvordan kunstig intelligens kan anvendes i praksis innen finans.

Undervisningen følger en naturlig progresjon, fra grunnleggende konsepter til mer avanserte anvendelser. Deltakerne starter med å bygge forståelse for hvordan moderne KI-systemer fungerer, før fokus gradvis flyttes mot praktisk bruk, utvikling av arbeidsflyter og oppbygging av egne KI-drevne løsninger.

Gjennom hele kurset kombineres teori med hands-on arbeid. Hvert tema understøttes av praktiske eksempler og øvelser som viser hvordan teknologien kan anvendes på problemstillinger finansprofesjonelle møter i hverdagen.

Vi tar forbehold om endringer i kursets innhold som følge av den raske utviklingen innen kunstig intelligens.

Kurset utvikles av

  • Espen Henriksen, førsteamanuensis, Institutt for finans, Handelshøyskolen BI
  • Fabian Andsem Harang, professor, Institutt for datavitenskap og analyse, Handelshøyskolen BI
  • Magnus Vatne Nybø, porteføljeforvalter, Alfred Berg Kapitalforvaltning

  • Struktur og faglig innhold

    Forarbeid 

    Omfang: 4–6 timer (selvstendig arbeid )

    Før første samling gjennomfører deltakerne et strukturert forarbeid som sikrer at alle møter godt forberedt. Dette inkluderer oppsett av utviklingsmiljø, grunnleggende Python-introduksjon, konseptvideoer om maskinlæring og nevrale nettverk, samt en praktisk øvelse hvor deltakerne henter og visualiserer markedsdata. 

    Målet er at alle skal ha nødvendig teknisk grunnlag på plass før den intensive samlingen starter.

    Samling 1: Fundament og arkitektur

    Torsdag kveld (17.00–20.00)

    Kurset åpner med en introduksjon til hvordan KI påvirker finansbransjen og analytikerrollen. Deltakerne får en demonstrasjon av sluttprosjektet og en innføring i sentrale KI-begreper, før de bygger sitt første nevrale nettverk.

    Temaer:

    • KI og fremtidens analytikerrolle
    • Språkmodeller og nevrale nettverk
    • Bygging av et enkelt nevron

    Fredag (09.00–18.00)

    Fredagen gir en praktisk og teoretisk innføring i teknologien bak moderne språkmodeller, fra nevrale nettverk til transformerarkitektur og agentiske systemer.

    Temaer:

    • Trening av KI-modeller
    • Attention og transformere
    • Store språkmodeller som ChatGPT eller Claude
    • Prompting, RAG og agentiske systemer
    • Introduksjon til sluttprosjektet

    Kursdagen avsluttes med felles middag.

    Lørdag (09.00–16.30)

    Lørdagen er en praktisk arbeidsøkt hvor deltakerne utvikler en KI-basert analyseplattform inspirert av moderne finansielle terminaler.

    Temaer:

    • Datainnhenting og analyse
    • Utvikling av brukergrensesnitt
    • Integrasjon av språkmodeller
    • Automatiserte nyhetsanalyser og chatløsninger
    • Lokale KI-modeller og modell-destillasjon

    Ved samlingens slutt har hvert team utviklet en fungerende prototype som videreutvikles mellom samlingene

    Mellomperiode

    Mellom samlingene videreutvikler deltakerne prosjektet i team, med ukentlige milepæler og digitale kontortimer.

    • Uke 1: Robusthet
      Gjøre løsningen mer stabil og håndtere feil i data- og API-kilder.
      Milepæl: Terminalen fungerer hos alle teammedlemmer.
    • Uke 2: Utvidelse
      Videreutvikling av en analysemodul, for eksempel scenarioanalyse, risikodashboard, stresstesting eller sentimentanalyse.
      Milepæl: Analysemodulen kan demonstreres.
    • Uke 3: Lokal KI
      Installasjon og testing av en lokal språkmodell.
      Milepæl: Modellen kjører lokalt og besvarer testforespørsler

    Samling 2: Demo Day og lokale KI-modeller

    Fredag (09.00–16.00)

    Kurset avsluttes med en samling der deltakerne utforsker lokale KI-modeller og presenterer sine prosjekter.

    Temaer:

    • Destillasjon, finjustering og evaluering av KI-modeller
    • Integrasjon av lokale modeller i analyseplattformen
    • KI for scenarioanalyser, risikostyring og beslutningsstøtte
    • Prosjektpresentasjoner og tilbakemeldinger
    • Ansvarlig bruk av KI, modellrisiko og regulatoriske hensyn

    Ved samlingens slutt har deltakerne erfaring med både utvikling, implementering og vurdering av KI-løsninger i finans.

  • Opptak og kursavgift

    Søknadsfristen er 11. januar 2027

    Antall plasser er begrenset til 30. Dersom antall søkere til kurset overstiger tilgjengelige plasser, forbeholder FFN ved opptakskomiteen seg retten til å foreta et begrenset opptak basert på en skjønnsmessig vurdering av søkernes kvalifikasjoner, kursets relevans for søkerens arbeid og stilling, samt hensynet til kullets sammensetning.

    Kurskontrakt sendes ut kort tid etter opptaket med ti dagers svarfrist og med 14-dagers angrefrist. FFN utsteder kursbevis etter deltagelse.

    Kursavgift er totalt kr 48 000 for medlemmer i FFN (kr 51 000 for ikke-medlemmer). Kursavgiften inkluderer undervisning, tilgang til kursmateriell og digital kursplattform, samt konferansepakke på kursstedet.  

    Det tas forbehold om tilstrekkelig deltagelse.

  • Foreleserne

    • Espen Henriksen, Førsteamanuensis, Institutt for finans, Handelshøyskolen BI
    • Fabian Andsem Harang, Professor, Institutt for datavitenskap og analyse, Handelshøyskolen BI

    Med forbehold om endringer

  • Vurdering

    Kursets vurderingsform er arbeid i team med prosjektoppgave og påfølgende presentasjon.

    FFN utsteder kursbevis etter fullført kurs.

  • Samlinger og datoer 2027