Jörg Osterrieder
Dozent
Schweizerisches Institut für Informationswissenschaft (SII), Departement Angewandte Zukunftstechnologien
Jörg Osterrieder beschäftigt sich seit vielen Jahren in Forschung und Lehre mit Themen an der Schnittstelle von Künstlicher Intelligenz, Digital Finance, Fintech, Computational and Data Science, Digital Innovation und IT. Sein Forschungsinteresse gilt dem Einsatz datengetriebener Methoden und maschinellen Lernens, um komplexe Systeme zu verstehen, Entscheidungsprozesse zu verbessern und innovative Lösungen in Wirtschaft, Technologie und Gesellschaft zu entwickeln.
Zu seinen Projekten zählen unter anderem «Narrative Digital Finance», in dem Markt- und Mediennarrative und deren Einfluss auf Entscheidungsprozesse untersucht werden, «Anomaly and Fraud Detection in Blockchain Networks», das Verfahren zur Aufdeckung von Betrug und Anomalien in digitalen Infrastrukturen entwickelt, sowie «Network-Based Credit Risk Models in P2P Lending», in dem netzwerkbasierte Methoden für die Bewertung von Risiken in Plattformökonomien erforscht werden.
Er hat einen PhD in Mathematik (ETH Zürich), einen MSc in Mathematik (Syracuse University, USA) sowie einen Master in Wirtschaftsmathematik (Universität Ulm). Seine berufliche Laufbahn begann im Investment Banking und Asset Management, wo er in quantitativen Funktionen bei Man Investments, Credit Suisse, Goldman Sachs und Bank of America Merrill Lynch tätig war.
In der Lehre deckt Jörg Osterrieder ein breites Spektrum ab, das von mathematischen und quantitativen Grundlagen über Statistik, Data Science und Finanzmathematik bis hin zu anwendungsorientierten Kursen in Künstlicher Intelligenz, Maschinellem Lernen, Natural Language Processing und Digital Finance reicht. Dabei verbindet er fundierte Theorie mit praxisnahen Anwendungen, indem er Fallstudien, Programmierprojekte und aktuelle Forschungsarbeiten in den Unterricht integriert.
Ein Schwerpunkt liegt auf der Vermittlung von Programmier- und Modellierungskompetenzen, insbesondere mit Python und modernen Machine-Learning-Frameworks, um Studierende auf forschungs- und praxisrelevante Fragestellungen vorzubereiten. Zudem fördert er interdisziplinäre Teamarbeit, etwa in Gruppenprojekten mit Bezügen zu Wirtschaft, Technologie und Regulierung.
Seine Lehrtätigkeit umfasst neben klassischen Vorlesungen auch Praxisprojekte in Kooperation mit Unternehmen und internationalen Organisationen, wodurch Studierende frühzeitig Einblicke in reale Anwendungsfelder erhalten. Darüber hinaus betreut er Bachelor-, Master- und Doktorarbeiten und engagiert sich in der Entwicklung neuer Curricula zu Themen wie KI in Finanzmärkten, digitaler Transformation und Digitalisierung.
Als Chair der COST Action «FinTech and AI in Finance» sowie Koordinator des Marie Sklodowska-Curie Industrial Doctoral Network «Digital Finance» übernahm er internationale Koordinationsaufgaben und baute ein weitreichendes Forschungsnetzwerk auf. Darüber hinaus war er Principal Investigator mehrerer Projekte des Schweizerischen Nationalfonds (SNF) und leitete Innosuisse-Projekte, die sich mit der praktischen Umsetzung von Künstlicher Intelligenz und Digital Innovation in Schweizer Unternehmen befassen. Er ist außerdem Mitglied des Steering Committee des Luxembourg National Research Fund (NCER Financial Technologies).
Seine Kooperationen mit internationalen Partnern aus Wissenschaft, Politik und Industrie zielen darauf ab, Methoden des maschinellen Lernens in praxisnahe Anwendungen zu überführen und technische, organisatorische wie auch regulatorische Fragestellungen zu adressieren.
Darüber hinaus ist er Lead Editor des Journals Management and Marketing und Mitglied mehrerer Editorial Boards wissenschaftlicher Zeitschriften, darunter Digital Finance (Springer), Frontiers in Artificial Intelligence in Finance sowie das Journal of Investment Strategies.
Curriculum Vitae
Jörg Osterrieder beschäftigt sich seit vielen Jahren in Forschung und Lehre mit Themen an der Schnittstelle von Künstlicher Intelligenz, Digital Finance, Fintech, Computational and Data Science, Digital Innovation und IT. Sein Forschungsinteresse gilt dem Einsatz datengetriebener Methoden und maschinellen Lernens, um komplexe Systeme zu verstehen, Entscheidungsprozesse zu verbessern und innovative Lösungen in Wirtschaft, Technologie und Gesellschaft zu entwickeln.
Zu seinen Projekten zählen unter anderem «Narrative Digital Finance», in dem Markt- und Mediennarrative und deren Einfluss auf Entscheidungsprozesse untersucht werden, «Anomaly and Fraud Detection in Blockchain Networks», das Verfahren zur Aufdeckung von Betrug und Anomalien in digitalen Infrastrukturen entwickelt, sowie «Network-Based Credit Risk Models in P2P Lending», in dem netzwerkbasierte Methoden für die Bewertung von Risiken in Plattformökonomien erforscht werden.
Er hat einen PhD in Mathematik (ETH Zürich), einen MSc in Mathematik (Syracuse University, USA) sowie einen Master in Wirtschaftsmathematik (Universität Ulm). Seine berufliche Laufbahn begann im Investment Banking und Asset Management, wo er in quantitativen Funktionen bei Man Investments, Credit Suisse, Goldman Sachs und Bank of America Merrill Lynch tätig war.
In der Lehre deckt Jörg Osterrieder ein breites Spektrum ab, das von mathematischen und quantitativen Grundlagen über Statistik, Data Science und Finanzmathematik bis hin zu anwendungsorientierten Kursen in Künstlicher Intelligenz, Maschinellem Lernen, Natural Language Processing und Digital Finance reicht. Dabei verbindet er fundierte Theorie mit praxisnahen Anwendungen, indem er Fallstudien, Programmierprojekte und aktuelle Forschungsarbeiten in den Unterricht integriert.
Ein Schwerpunkt liegt auf der Vermittlung von Programmier- und Modellierungskompetenzen, insbesondere mit Python und modernen Machine-Learning-Frameworks, um Studierende auf forschungs- und praxisrelevante Fragestellungen vorzubereiten. Zudem fördert er interdisziplinäre Teamarbeit, etwa in Gruppenprojekten mit Bezügen zu Wirtschaft, Technologie und Regulierung.
Seine Lehrtätigkeit umfasst neben klassischen Vorlesungen auch Praxisprojekte in Kooperation mit Unternehmen und internationalen Organisationen, wodurch Studierende frühzeitig Einblicke in reale Anwendungsfelder erhalten. Darüber hinaus betreut er Bachelor-, Master- und Doktorarbeiten und engagiert sich in der Entwicklung neuer Curricula zu Themen wie KI in Finanzmärkten, digitaler Transformation und Digitalisierung.
Als Chair der COST Action «FinTech and AI in Finance» sowie Koordinator des Marie Sklodowska-Curie Industrial Doctoral Network «Digital Finance» übernahm er internationale Koordinationsaufgaben und baute ein weitreichendes Forschungsnetzwerk auf. Darüber hinaus war er Principal Investigator mehrerer Projekte des Schweizerischen Nationalfonds (SNF) und leitete Innosuisse-Projekte, die sich mit der praktischen Umsetzung von Künstlicher Intelligenz und Digital Innovation in Schweizer Unternehmen befassen. Er ist außerdem Mitglied des Steering Committee des Luxembourg National Research Fund (NCER Financial Technologies).
Seine Kooperationen mit internationalen Partnern aus Wissenschaft, Politik und Industrie zielen darauf ab, Methoden des maschinellen Lernens in praxisnahe Anwendungen zu überführen und technische, organisatorische wie auch regulatorische Fragestellungen zu adressieren.
Darüber hinaus ist er Lead Editor des Journals Management and Marketing und Mitglied mehrerer Editorial Boards wissenschaftlicher Zeitschriften, darunter Digital Finance (Springer), Frontiers in Artificial Intelligence in Finance sowie das Journal of Investment Strategies.
