LEHRE
Unsere Lehre
Unsere Lehrangebote verbinden Forschung, Praxis und Partnerprojekte — von Seminaren bis zur Promotion.
Seminare & Projektseminare
Aktuelle Module, die von der Flow Factory mit partnerunterstützten Projekten angeboten werden.
SoSe 2026
Seminar
Master
TideStats – Quantitative Research & Data Analysis
Quantitative Forschungsmethoden und Datenanalyse mit verpflichtendem Surf-Seminar.
Dr. Josephine Moritz, Philipp Michels, Tobias Zimmermann
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SoSe 2026
Seminar
Master
TideTalks – Qualitative Research & Interviews
Qualitative Forschungsmethoden und Interviewtechniken mit verpflichtendem Surf-Seminar.
Dr. Fumi Kurihara, Janis Elmer, Paul Brützke
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SoSe 2026
Projektseminar
Master
Flows & Funds: Process Mining in Finance
Process-Mining-Projektseminar mit Finanzdatensätzen: Prototyp für fortgeschrittene Mining-Methoden.
Dr. Sandro Franzoi, Paul Brützke, Tobias Zimmermann
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WiSe 2025/26
Seminar
Bachelor / Master
Flow Factory Ski-Seminar
Seminar zu KI und Geschäftsprozessen mit verpflichtender Skiwoche in Kleinwalsertal.
Flow Factory Team
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WiSe 2025/26
Projektseminar
Bachelor / Master
Flow Factory Projektseminar: Flow Corporate Challenge
Die Flow Corporate Challenge verbindet Forschungsmethoden mit praktischer Problemlösung in Zusammenarbeit mit Praxispartnern.
Prof. Dr. Jan vom Brocke, Dr. Fumi Kurihara, Dr. Timo Strohmann
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Abschlussarbeiten
Offene, laufende und abgeschlossene Abschlussarbeiten in Kooperation mit unseren Partnern.
Hier findest du ausgeschriebene, laufende und abgeschlossene Abschlussarbeiten. Wenn du dich für eine Abschlussarbeit bei einem unserer Partner interessierst, sende uns gerne unten aufgelistete Dokumente an teaching@flow-factory.ai. Auch über Initiativbewerbungen mit eigenen Themenideen freuen wir uns.
- Lebenslauf
- Aktuelle Notenübersicht
- Kurzes Motivationsschreiben
Offen
Abschlussarbeit
Leveraging AI for Open Finance Use Cases
KI-Anwendungen im Kontext von Open Finance
Deutscher Sparkassen Verlag
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Offen
Masterarbeit
State of Code-Generation Systems for Business-Critical Back-End Systems in Highly Regulated Environments — A Systematic Survey (2026)
Code generation systems (e.g. AI-based tools such as GitHub Copilot, Amazon CodeWhisperer, or open-source solutions) are becoming increasingly important for the development, maintenance, and support of software. Particularly in the context of business-critical systems in highly regulated industries (e.g. financial services, healthcare, and energy), specific challenges arise: compliance requirements, security standards, traceability, and quality assurance are of central importance. The student thesis is intended to systematically identify and evaluate the current state of research and practice in this field.
DSV-Gruppe
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Offen
Abschlussarbeit
Building a Data Pipeline for a Temporal Knowledge Graph for Financial Sentiment Analysis
Text-based sentiment measures derived from financial news have long been used as predictors of stock returns. However, LLMs combined with standard Retrieval-Augmented Generation (RAG) reach their limits when it comes to analyzing complex financial dynamics: they inadequately model the evolving relationships between companies, supply chains, and market events over time, thereby overlooking the heterogeneous effects of news on different companies. Temporal Knowledge Graphs (TKGs) address this problem by enabling multi-hop reasoning and explicitly modeling financial causalities. A prerequisite for this is a robust, quality-assured data foundation — building such a foundation constitutes a methodological challenge in its own right and forms the basis for future research in this area. The thesis aims at the design and implementation of a scalable end-to-end pipeline that transforms unstructured financial news into a temporal knowledge graph. The focus lies on the ingestion and preprocessing of news texts, the LLM-based extraction of entities, relationships, and sentiment values, as well as the conversion into a graph-compatible format. Building on this, a Neo4j-based knowledge graph is to be constructed that captures entity relationships together with timestamps, sentiment values, and confidence levels. The underlying schema should be designed in such a way that it enables subsequent temporal queries and multi-hop analyses, thereby serving as a solid foundation for follow-up work — particularly in the area of predictive modeling. A key component of the thesis is the quality assurance of the pipeline. To this end, suitable methods for evaluating extraction quality (such as entity linking, relationship extraction, and sentiment assignment) are to be developed and applied, and mechanisms for monitoring the pipeline in ongoing operation are to be integrated. For a bachelor's thesis, the scope does not include the transformation into a knowledge graph but instead focuses on the extraction pipeline.
DekaBank Deutsche Girozentrale
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In Bearbeitung
Masterarbeit
Automating the Loan Approval Process
Prozessautomatisierung im Kreditwesen
LBS
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In Bearbeitung
Bachelorarbeit
Scaling Mechanisms and Digital Product Design
Skalierungsmechanismen und digitales Produktdesign
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In Bearbeitung
Bachelorarbeit
Evaluating Process Mining Maturity
Reifegradmodell für Process Mining
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In Bearbeitung
Bachelorarbeit
Preparing Process Mining: A Case Study
Vorbereitung von Process Mining Projekten
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Promovieren in der Flow Factory
Die Flow Factory unterstützt Promotionsforschung mit Partnerzugang und angewandter Wirkung.
Allgemeiner Ablauf und Voraussetzungen
Betreuung
Die Betreuung erfolgt durch Professoren des Instituts für Wirtschaftsinformatik sowie aus dem Umfeld der Flow Factory. Die Vermittlung erfolgt standardmäßig durch die Flow Factory.
Zulassungsvoraussetzung
Erforderlich für die Zulassung zu einer Promotion ist ein abgeschlossenes Studium im Bereich der Wirtschaftswissenschaften, Wirtschaftsinformatik, Informatik oder vergleichbarer Ausrichtung mit dem Abschlussgrad Master, Diplom oder einem äquivalenten Abschluss wie in der Promotionsordnung der Wirtschaftswissenschaftlichen Fakultät der Universität Münster beschrieben, in welchem mindestens die Note 2,5 erreicht wurde.
Struktur der Promotion
Dissertationsschrift
Für üblich gelten kumulative Dissertationen, die aus mehreren wissenschaftlichen Fachartikeln bestehen. Koautorenschaft mit Partnern aus anderen Forschungsinstituten wird seitens der Flow Factory unterstützt und ist ausdrücklich gewünscht. Monographische Dissertationen, welche ein zusammenhängendes Forschungswerk darstellen, sind im Einzelfall mit dem betreuenden Professor abzustimmen.
Promotionsstudium (mind. 30 ECTS)
Neben der Anfertigung der Dissertationsschrift werden mindestens 5 Kurse aus folgenden Bereichen belegt (mind. 30 ECTS):
Forschungsmethoden
z.B. Qualitative Methoden, Statistik
Theorie
z.B. International Economics, Theory and Theorizing in Information Systems Research
Qualifikationskurse
z.B. Academic Writing
Oberseminare
können nach Absprache durch andere Module oder Konferenzpräsentationen ersetzt werden
Promotionsabschluss
Einreichung und Begutachtung der Dissertation durch den betreuenden Professor sowie einen Zweitgutachter. Die Dissertation wird in einer mündlichen Disputation vor einer Promotionskommission verteidigt.
Voraussichtlicher Ablauf
1. Proposal entwickeln
Formulieren Sie eine erste grobe Idee zu Ihrem geplanten Promotionsthema (ca. 5 Seiten). Dieses Proposal dient als Grundlage für die weitere Abstimmung.
2. Office Hour mit Flow Factory
Vereinbaren Sie einen Gesprächstermin, um Ihre Idee sowie die formalen Voraussetzungen zur Promotion gemeinsam zu prüfen.
3. Abstimmung mit dem Arbeitgeber
Klären Sie die Rahmenbedingungen Ihrer Promotion mit Ihrem Arbeitgeber, insbesondere hinsichtlich Zeitaufwand und Unterstützung.
4. Promotionssteckbrief & Betreuung
Das Proposal wird in einen strukturierten Steckbrief überfuehrt, auf dessen Basis ein geeigneter Betreuer vermittelt wird.
5. Einschreibung & formale Schritte
Nach erfolgter Betreuungseinwilligung erfolgen die Einschreibung an der Universität sowie der Abschluss der Betreuungsvereinbarung und ggf. weiterer formaler Anforderungen.
Inhaltliche Betreuung seitens der Flow Factory
Neben der Betreuung durch den verantwortlichen Professor erfolgt die wissenschaftliche Betreuung durch einen oder mehrere Assistant Professors der Universität Münster, häufig aus dem Kreis der Flow Field Leads.
AI & Products
Entwicklung und Bewertung von AI-getriebenen Produktinnovationen
AI & Process
Anwendung von AI zur Optimierung von Finanz- und Geschäftsprozessen
AI & People
Menschzentrierte KI-Entwicklung und Nutzerorientierung
AI & Purpose
Ethische Aspekte der KI-Entwicklung und -nutzung
Flow Frontier Seminare
Flow Frontier Seminare: Eine interne, aufeinander aufbauende Seminarreihe, die Promovierende iterativ bei der Entwicklung, Ausarbeitung und Schärfung ihrer Forschungsidee unterstützt. Die Teilnahme an den Flow Frontier Seminaren ist für alle Promovierenden im Flow Factory Umfeld vorgesehen.
Individueller Path to PhD
Sollten die genannten Anforderungen nicht auf Sie zutreffen, stehen wir Ihnen gerne bei Ihrem individuellen Weg zur Promotion zur Seite. So können beispielsweise Kurse über die Münster Professional School Wege sein, die erforderlichen Voraussetzungen zu erfüllen. Kontaktieren Sie uns daher gerne unter teaching@flow-factory.ai für eine individuelle Beratung.
Flow Factory
University of Münster · Department of Information Systems
