Die neuen Modellrisiken im Banking

Von Ralf Keuper

Modelle können die Wirklichkeit, die sie repräsentieren, nur unvollständig abbilden. In der Mehrzahl der Fälle, insbesondere in den Naturwissenschaften, reichen die Abbilder bzw. komprimierte Darstellungen aus, um Wechselbeziehungen zwischen den Entitäten zutreffend, oder zumindest ausreichend genau, beschreiben zu können. Immer dann, wenn Modelle das Verhalten einzelner Personen oder größerer Gruppen in bestimmten Situationen beschreiben und voraussagen wollen, werden sie schnell ungenau und spekulativ. Damit steigen die Risiken, sofern man sich bei seinen Entscheidungen auf die Aussagen der Modellberechnungen verlässt: Man spricht dann auch von Modellrisiken.

Im Banking machten sich die Modellrisiken in der Finanzkrise 2008 bemerkbar, als sich herausstellte, dass die Risikomodelle, auf denen die Berechnungen vieler Banken beruhten, von falschen, idealistischen Annahmen ausgingen und unvollständig waren 1)Verzerrte Wahrnehmung des Gesamtrisikos durch Modellrisiken. Durch die Verwendung von KI-Modellen im Marketing/Kundenmanagement entstehen in den Banken derzeit neue Modellrisiken2)Model Factory at ING Bank. Man glaubt, den Kundenbedürfnissen mit Mustererkennung und Korrelationen auf die Spur zu kommen und in gewissem Umfang lenken zu können3)Über die Macht der Algorithmen im Banking. Dadurch, so hofft man, erhöht sich die Planungssicherheit; unerwünschte Ereignisse und Kundenreaktionen bleiben so aus bzw. lassen sich auf ein Mi…

References   [ + ]

Dieser Beitrag wurde unter Banking, Künstliche Intelligenz abgelegt und mit , , , , , , , , , verschlagwortet. Setze ein Lesezeichen auf den Permalink.