Schulung – Lovable – Banken

Lovable für Banken

Web-Apps per Prompt bauen: mit Lovable vom Prompt zur lauffähigen React-App mit Supabase-Backend, GitHub-Sync und Deployment.

Dauer
6 Stunden, ein Termin
Format
Online oder vor Ort
Sprache
Deutsch oder Englisch
Teilnehmende
offene Termine oder exklusiv für Ihr Team
Abschluss
Teilnahmebescheinigung

Überblick

Das Training „Lovable für Banken“ richtet sich an Rollen wie Firmen- und Privatkundenberater:innen, Mitarbeitende in Kreditanalyse und Marktfolge und Compliance-, Geldwäsche- und Risikomanagement-Teams und zeigt Schritt für Schritt, wie Lovable im Bereich Banken produktiv, sicher und nachvollziehbar eingesetzt wird – von den Grundlagen bis zu fortgeschrittenen Workflows.

Mit Lovable bauen Sie Web-Anwendungen, indem Sie beschreiben, was Sie brauchen – ganz ohne Programmierkenntnisse. In dieser Schulung lernen Fachanwenderinnen und Fachanwender aus Marketing, Vertrieb, HR, Operations oder Produktmanagement, wie aus einer Idee in wenigen Stunden eine klickbare, funktionierende Anwendung wird: eine Landingpage für eine Kampagne, ein internes Tool zur Erfassung von Anfragen, ein einfaches Kundenportal oder ein Prototyp, mit dem Sie eine Idee intern überzeugend vorstellen und frühzeitig echtes Feedback von Kolleginnen, Kollegen oder Kunden einholen.

Der Kurs ist konsequent praxisorientiert. Sie arbeiten an einem eigenen kleinen Projekt, lernen, Anforderungen klar zu formulieren, Daten sicher zu speichern, Logins einzurichten und das Ergebnis zu veröffentlichen. Ebenso wichtig ist der realistische Blick: Welche Vorhaben gelingen ohne IT-Unterstützung, wo sollten Sie Ihre IT oder Datenschutzbeauftragten einbeziehen und wie übergeben Sie einen gelungenen Prototyp an ein Entwicklungsteam? So nutzen Sie Lovable produktiv, ohne Schatten-IT oder Sicherheitsrisiken zu erzeugen, und sprechen mit Ihrer IT auf Augenhöhe.

Banken bewegen sich zwischen steigendem Kostendruck, digitalen Wettbewerbern und einer dichten Regulierung. Generative KI eröffnet hier konkrete Effizienzpotenziale: KI-Assistenten werten Kreditunterlagen und Jahresabschlüsse aus, fassen regulatorische Veröffentlichungen zusammen, unterstützen Berater:innen bei der Vorbereitung von Kundengesprächen und beantworten interne Fragen zu Arbeitsanweisungen. KI-Agenten und Automatisierungen beschleunigen Prozesse in Marktfolge, KYC und Beschwerdemanagement. Gleichzeitig gelten besondere Anforderungen: Auslagerungs- und IT-Risikomanagement, Nachvollziehbarkeit von Entscheidungen und der Schutz von Kundendaten. Wer KI in der Bank einsetzt, muss Anwendungsfälle sauber bewerten, Modelle und Dienstleister in das Risikomanagement einbinden und klare Verantwortlichkeiten festlegen. Dann wird KI zum Werkzeug für bessere Beratung und schlankere Abläufe.

Das Training findet live statt – wahlweise online im virtuellen Klassenraum oder vor Ort in unseren Trainingsräumen in München, Salzburg, Berlin, Augsburg, Hannover, Bremen, Stuttgart und Kaiserslautern. Auf Wunsch kommen wir auch exklusiv für Ihr Team zusammen.

Für wen ist das Training?

  • Firmen- und Privatkundenberater:innen
  • Mitarbeitende in Kreditanalyse und Marktfolge
  • Compliance-, Geldwäsche- und Risikomanagement-Teams
  • Organisations- und Prozessverantwortliche
  • Interne Revision

Typische Herausforderungen, die wir adressieren

  • Umfangreiche Kreditunterlagen und Finanzberichte effizient analysieren
  • Regulatorische Änderungen von EBA, BaFin und EZB verfolgen und umsetzen
  • Dokumentationspflichten in Beratung und Kreditprozess erfüllen
  • Manuelle Prüfschritte in KYC und Geldwäscheprävention reduzieren, ohne Qualität zu verlieren

Das können Sie nach dem Training

  • Sie beschreiben Anforderungen so, dass Lovable daraus eine brauchbare Web-Anwendung erzeugt.
  • Sie erstellen eine Landingpage mit Formular und veröffentlichen sie eigenständig.
  • Sie bauen ein internes Tool mit Login, Datenspeicherung und Rollen ohne Programmierkenntnisse.
  • Sie entwickeln klickbare Prototypen und nutzen sie zur Abstimmung mit Stakeholdern.
  • Sie identifizieren und bewerten KI-Anwendungsfälle in Markt, Marktfolge und Compliance.
  • Sie nutzen KI für Kreditanalyse, Regulatorik-Recherche und Kundenkommunikation mit klaren Prüfschritten.
  • Sie berücksichtigen MaRisk, DORA und Auslagerungsanforderungen beim Einsatz von KI-Tools.

Inhalte & Ablauf

Modul 1 Von der Idee zum ersten Entwurf
  • Was Lovable kann und was im Hintergrund passiert, verständlich erklärt
  • Idee in Ziel, Nutzergruppen, Seiten und Inhalte zerlegen
  • Den ersten Prompt schreiben und das Ergebnis bewerten
  • Mit kleinen, präzisen Änderungswünschen weiterarbeiten statt neu zu beginnen
Modul 2 Landingpages und Webauftritte
  • Kampagnen- und Event-Seiten mit klarer Botschaft und Call-to-Action
  • Bilder, Texte und Corporate Design einbinden
  • Kontakt- und Anmeldeformulare mit Datenspeicherung
  • Darstellung auf Smartphone und Desktop prüfen
Modul 3 Interne Tools und Formulare
  • Erfassungsmasken, Übersichtslisten und einfache Dashboards bauen
  • Daten in einer Datenbank speichern, ohne SQL zu schreiben
  • Logins und Rollen einrichten: wer darf was sehen und ändern
  • Typische Fehler erkennen und mit Rückgängig-Funktion beheben
Modul 4 Kundenportale und Prototypen
  • Einfache Portale für Kunden oder Partner mit geschütztem Bereich
  • Klickbare Prototypen für Produktideen und Stakeholder-Präsentationen
  • Feedback einsammeln und Iterationen gezielt umsetzen
  • Prototyp sauber dokumentiert an Entwicklung oder IT übergeben
Modul 5 Veröffentlichen, Sicherheit und Spielregeln
  • Anwendung veröffentlichen und unter eigener Domain erreichbar machen
  • Personenbezogene Daten, DSGVO und Abstimmung mit IT und Datenschutz
  • Kosten, Nutzungsgrenzen und realistischer Aufwand
  • Wann ein Projekt in professionelle Entwicklerhände gehört
Modul 6 Praxisprojekt: Ihre eigene Lösung für Banken
  • Kennzahlen-Rechner für Kreditanalyse – Eine App, die Bilanz- und GuV-Werte einliest, Kennzahlen wie Eigenkapitalquote, Kapitaldienstfähigkeit und Verschuldungsgrad berechnet und Mehrjahresentwicklungen grafisch darstellt.
  • Regulatorik-Tracker – Ein internes Tool, das Veröffentlichungen erfasst, Zuständigkeiten und Umsetzungsfristen verwaltet und den Umsetzungsstatus je Fachbereich übersichtlich darstellt.
  • Gesprächsprotokoll-Assistent – Ein Formular-Tool, das Stichpunkte aus Beratungsgesprächen in ein strukturiertes Protokoll mit Pflichtangaben überführt und fehlende Dokumentationspunkte markiert.
Modul 7 Datenschutz, Qualität & Transfer in den Alltag
  • Der KI-Einsatz in Banken unterliegt der BaFin-Aufsicht, insbesondere MaRisk und BAIT bzw. DORA für IKT-Risiken und Drittdienstleister, sowie dem Bankgeheimnis und der DSGVO. Kreditwürdigkeitsprüfungen natürlicher Personen gelten nach dem EU AI Act als Hochrisiko-Anwendung mit besonderen Anforderungen.
  • Spielregeln für den sicheren KI-Einsatz im Team
  • Ergebnisse prüfen: Fakten, Quellen, Tests und Vier-Augen-Prinzip
  • Persönlicher Umsetzungsplan für die nächsten 30 Tage
  • Offene Fragen, Ausblick und Ressourcen zum Weiterlernen

Praxisszenarien aus Ihrem Bereich

Kreditunterlagen auswerten

Ein KI-Assistent fasst Jahresabschlüsse, betriebswirtschaftliche Auswertungen und Businesspläne zusammen, berechnet Kennzahlen über nachvollziehbare Formeln und erstellt einen Entwurf für die Kreditvorlage, den Analyst:innen prüfen und votieren.

Regulatorik-Monitoring

Neue Rundschreiben, Leitlinien und Konsultationen werden automatisch gesammelt und zusammengefasst; KI ordnet sie betroffenen Fachbereichen zu und erstellt eine erste Gap-Liste gegenüber bestehenden Arbeitsanweisungen.

Kundengespräche vorbereiten

Berater:innen erhalten aus freigegebenen Datenquellen eine kompakte Gesprächsvorbereitung mit Produktbestand, offenen Themen und passenden Gesprächsfragen, ohne dass KI eigenständig Anlage- oder Kreditempfehlungen gibt.

KYC-Recherche unterstützen

KI strukturiert Handelsregisterauszüge, Gesellschafterstrukturen und Negativpresse, identifiziert wirtschaftlich Berechtigte als Vorschlag und dokumentiert Fundstellen, damit Mitarbeitende die Prüfung schneller abschließen.

Beschwerden klassifizieren

Eingehende Kundenbeschwerden werden nach Thema, Dringlichkeit und Produkt kategorisiert, Fristen markiert und Antwortentwürfe vorbereitet, die das Beschwerdemanagement prüft und freigibt.

Interner Wissensassistent

Ein KI-Assistent beantwortet Fragen zu Arbeitsanweisungen, Produktbedingungen und Prozessen auf Basis der schriftlich fixierten Ordnung und nennt jeweils die Quelle für die Nachprüfung.

Mögliche Praxisprojekte im Kurs

Kennzahlen-Rechner für Kreditanalyse

Eine App, die Bilanz- und GuV-Werte einliest, Kennzahlen wie Eigenkapitalquote, Kapitaldienstfähigkeit und Verschuldungsgrad berechnet und Mehrjahresentwicklungen grafisch darstellt.

Regulatorik-Tracker

Ein internes Tool, das Veröffentlichungen erfasst, Zuständigkeiten und Umsetzungsfristen verwaltet und den Umsetzungsstatus je Fachbereich übersichtlich darstellt.

Gesprächsprotokoll-Assistent

Ein Formular-Tool, das Stichpunkte aus Beratungsgesprächen in ein strukturiertes Protokoll mit Pflichtangaben überführt und fehlende Dokumentationspunkte markiert.

Voraussetzungen

Sicherer Umgang mit Browser und gängiger Bürosoftware genügt. Programmierkenntnisse sind ausdrücklich nicht erforderlich. Sie arbeiten in einer Bank oder einem Finanzdienstleister und kennen die wesentlichen Prozesse Ihres Fachbereichs.

Technische Voraussetzungen

Laptop mit aktuellem Browser, ein Lovable-Account (ein kostenpflichtiger Plan wird für intensives Arbeiten empfohlen) sowie kostenlose Accounts bei GitHub und Supabase.

Datenschutz & Compliance

Der KI-Einsatz in Banken unterliegt der BaFin-Aufsicht, insbesondere MaRisk und BAIT bzw. DORA für IKT-Risiken und Drittdienstleister, sowie dem Bankgeheimnis und der DSGVO. Kreditwürdigkeitsprüfungen natürlicher Personen gelten nach dem EU AI Act als Hochrisiko-Anwendung mit besonderen Anforderungen.

Termine & Standorte

Pro Standort schlagen wir Ihnen einen Termin in rund vier Wochen vor. Ihr Wunschtermin ist jederzeit möglich.

  • München Fr, 11. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
  • Salzburg Fr, 11. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
  • Berlin Mi, 16. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
  • Augsburg Di, 15. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
  • Hannover Mi, 16. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
  • Bremen Di, 15. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
  • Stuttgart Fr, 11. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
  • Kaiserslautern Do, 10. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
  • Online Mo, 14. Dezember 2026 6 Std. Anfragen

Häufige Fragen

Gehört mir der Code, den Lovable erzeugt?

Ja, der generierte Code ist regulärer React- und TypeScript-Code, den Sie über die GitHub-Synchronisation in ein eigenes Repository übertragen können. Dort lässt er sich unabhängig von Lovable weiterentwickeln, testen und deployen. Im Kurs zeigen wir, wie Sie diesen Weg von Anfang an sauber einrichten, damit kein Lock-in entsteht.

Ist Lovable für produktive Anwendungen geeignet?

Für Prototypen, MVPs, interne Tools und überschaubare Kundenanwendungen ja, sofern Sie Sicherheit und Datenmodell bewusst prüfen. Besonders die Row Level Security in Supabase, der Umgang mit Secrets und die Wartbarkeit wachsender Codebasen erfordern Aufmerksamkeit. Wir behandeln im Kurs konkret, welche Prüfungen vor einem Go-live sinnvoll sind.

Worin unterscheidet sich Lovable von Cursor oder Claude Code?

Lovable ist ein browserbasierter App-Builder mit vorgegebenem Stack, integriertem Hosting und Supabase-Anbindung und eignet sich besonders für den schnellen Start. Cursor und Claude Code arbeiten dagegen in beliebigen bestehenden Codebasen und Technologien. In der Praxis kombinieren viele Teams beides: Start in Lovable, Weiterentwicklung im Editor über GitHub.

Ist der Einsatz externer KI-Dienste eine Auslagerung?

Das hängt vom Anwendungsfall ab. Viele KI-Dienste sind zumindest als IKT-Drittdienstleistung nach DORA zu bewerten, teils auch als Auslagerung nach MaRisk. Wir zeigen, welche Fragen Sie mit Informationssicherheit, Auslagerungsmanagement und Compliance klären sollten, bevor ein Tool produktiv genutzt wird.

Darf KI über Kredite entscheiden?

Kreditentscheidungen bleiben in der Verantwortung der kompetenzberechtigten Personen. KI kann Unterlagen aufbereiten und Analysen vorbereiten. Werden KI-Systeme zur Bonitätsbewertung natürlicher Personen eingesetzt, greifen die Hochrisiko-Pflichten des EU AI Act sowie Transparenz- und Erklärungspflichten gegenüber Kund:innen. Wir besprechen, wie Sie solche Anwendungsfälle frühzeitig identifizieren.

Was kostet die Schulung „Lovable für Banken“?

Die Schulung kostet pauschal 949 € zzgl. gesetzl. MwSt. pro Teilnehmer:in – unabhängig davon, ob sie online oder vor Ort stattfindet. Enthalten sind 6 Stunden Live-Training mit Trainer:in, Kursunterlagen, Übungsumgebung und Teilnahmebescheinigung.

Kann ich einen eigenen Wunschtermin angeben?

Ja. Für jeden Standort schlagen wir Ihnen einen Termin in rund vier Wochen vor. Im Anfrageformular können Sie aber jederzeit einen Wunschtermin oder Zeitraum im Freitext angeben – wir prüfen die Verfügbarkeit und melden uns innerhalb eines Werktags.

Findet der Kurs online oder vor Ort statt?

Beides ist möglich: live online im virtuellen Klassenraum oder vor Ort in München, Salzburg, Berlin, Augsburg, Hannover, Bremen, Stuttgart und Kaiserslautern. Auf Wunsch führen wir das Training auch exklusiv für Ihr Team durch.

Kann der Kurs auf unser Team zugeschnitten werden?

Ja. Maßgeschneiderte Kurse kosten ca. 4.500 € mehr, je nach Thema und nach Absprache. Wir stimmen Inhalte, Beispiele und Übungen vorab mit Ihnen ab.

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