{"id":1417,"date":"2018-07-11T10:30:47","date_gmt":"2018-07-11T08:30:47","guid":{"rendered":"https:\/\/www.cva-services.eu\/?page_id=1417"},"modified":"2018-08-21T12:06:27","modified_gmt":"2018-08-21T10:06:27","slug":"machine-learning-bcbs-239","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/www.cva-services.eu\/de\/machine-learning-bcbs-239","title":{"rendered":"Machine Learning und BCBS 239"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<h3>Machine Learning und BCBS 239<\/h3>\n<p>In Zeiten von Banking 4.0, Machine Learning, RDARR bzw. BCBS 239 (<a href=\"https:\/\/www.bis.org\/bcbs\/publ\/d443.htm\">Risikodatenaggregation und Reporting<\/a>) erfordern umfangreichere Analysen, schnellere Reports und erh\u00f6hte regulatorische Anforderungen den Einsatz von innovativen Tools in Abteilungen wie Modellentwicklungs- und Validierungseinheiten quer \u00fcber verschiedene Risikoarten. Zur Bew\u00e4ltigung der Aufgaben sollte der gesamte Modellentwicklungs- und Validierungsprozess flexibel gegen\u00fcber Ver\u00e4nderungen im Dateninput und Modellauswahl sein.<\/p>\n<p>Ein solches Tool verbindet in der Regel Data Mining und Machine Learning unter Einbindung folgender Aspekte:<\/p>\n<ul>\n<li>ETL (Extrahierung, Transformation, Laden),<\/li>\n<li>Datendifferentialdiagnostik,<\/li>\n<li>Predictive Analytics und statistische Modellierung,<\/li>\n<li>Bewertung und Entwicklung.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Zudem erleichtert das \u201edrag-and-drop\u201c von multiplen Operatoren zur Erstellung von Prozessen den analytischen Workflow erheblich. Dabei repr\u00e4sentiert jeder Operator eine bestimmte Aufgabe innerhalb des auszuf\u00fchrenden Prozesses, verarbeitet Inputdaten und bereitet Outputdaten f\u00fcr den n\u00e4chsten Operator vor. Auf diese Weise kann der gesamte Prozess von Dateninput bis zum Report erstellt, flexibel umgebaut und schnell mit diversen Modellen (z.B. Regressionsmodelle, Support Vector Machine, Random Forests, neuronale Netze) getestet werden.<\/p>\n<h3>Use Cases \u2013 einige Beispiele<\/h3>\n<p>Der Einsatz eines solchen Tools hat zum Beispiel folgende Vorteile:<\/p>\n<p>Die Leistung eines Risikoparametermodells wie etwa bei PD, LGD und EAD h\u00e4ngt von der Qualit\u00e4t und Quantit\u00e4t der Inputdaten ab. Durch den Einsatz eines flexiblen GUI-basierten Tools mit der M\u00f6glichkeit, z.B. mit R oder Python spezifisch implementierten Datenverarbeitungsvorgaben zu kombinieren, k\u00f6nnen Vorstudien erheblich schneller abgeschlossen werden. Bei der Kreditvergabe k\u00f6nnte auf diesem Weg <strong>ad-hoc Ratings<\/strong> erstellt werden.<\/p>\n<p>Die Vorstudie f\u00fcr eine potenzielle Entwicklung eines <strong>Scoringmodells<\/strong> ist ohne den Einsatz von GUI-basierten Tools h\u00e4ufig langwierig und eine Projektdauer von bis zu einem Jahr nicht selten. Prozessbausteine wie Datendifferentialdiagnostik, univariate Analyse, multivariate Analyse, bis hin zur Kalibrierung m\u00fcssen bei jeder Ver\u00e4nderung in den Daten und Anforderung bilateral abgestimmt werden. Viele Zwischenauswertungen sind notwendig, die selbst f\u00fcr eine Vorstudie erst einmal programmiert werden m\u00fcssen. Der Einsatz eines GUI-basierten Tools vermindert die Projektdauer erheblich.<\/p>\n<p>Bisherige Modelle basieren h\u00e4ufig auf den Einsatz einfacher Regressionsmodelle. Dabei wird in keiner Weise die volle St\u00e4rke der Daten ber\u00fccksichtigt und m\u00f6gliche Leistungsverbesserung der Vorhersage werden nicht entdeckt. Erst der Einsatz von weiteren Methoden aus dem Supervised Learning er\u00f6ffnet den richtigen Blick auf die Daten. Nat\u00fcrlich musst bei einer Modellweiterentwicklung auch der Kostenaspekt ber\u00fccksichtigt werden. Damit ein solches Vorhaben rentabel bleibt, m\u00fcssen <strong>Vorstudien<\/strong> schnell und effektiv verlaufen. In k\u00fcrzester Zeit sollte in einer Vorstudie identifiziert werden, welche Modelle welche Leistung erzielen kann, um zum einen die Modellauswahl schnell zu unterst\u00fctzen, aber auch Validierungst\u00e4tigkeiten zeitnah abzuschlie\u00dfen. GUI-basierte Tools, bei denen quantitative Aufgaben schnell zu einem <strong>auswertbaren Prozess<\/strong> geformt werden, ist hier die passende L\u00f6sung.<\/p>\n<p>Schon bei einfachen Methoden wie bei Regressionsmodellen kann der Prozess der Modellauswahl durchaus komplex sein, wenn es zum Beispiel darum geht, die ad\u00e4quaten Parametern aus den Inputdaten zu identifizieren. <strong>Effektivit\u00e4t<\/strong> und <strong>Effizienz<\/strong> k\u00f6nnen nur mit einer wohl \u00fcberlegten Data Mining Strategie erreicht werden. GUI-basierte Tools mit der M\u00f6glichkeit, die <strong>Datendifferentialdiagnostik<\/strong> flexibel zu gestalten, ist an dieser Stelle unabdingbar. Bei diesem Teilprozess ist die erfolgreiche Modellendauswahl sowohl auf automatisierte <strong>Datenreduktionsmethoden<\/strong> wie auch auf viele und schnelle <strong>Datenvisualisierungsm\u00f6glichkeiten<\/strong> angewiesen.<\/p>\n<h3>Fazit<\/h3>\n<p>Der Einsatz von modernen GUI-basierten Tools kann die Arbeit in diversen Abteilungen der Banken erheblich beschleunigen und entlasten. Der Einsatz eines solchen Tools ist nicht nur auf die Modellentwicklungs- und Validierungseinheit beschr\u00e4nkt, sondern bei allen Einheiten mit Datenauswertungsaufgaben vorgesehen.<\/p>\n<p>Im <strong>Frontoffice<\/strong> k\u00f6nnen notwendige ad-hoc Analysen analytisch und visuell erstellt und weiterverarbeitet werden. Im <strong>Risikomanagement und Risikocontrolling<\/strong> werden Einheiten wie bei der Modellentwicklung und Validierung erheblich unterst\u00fctzt und entlastet. In der <strong>Internen Revision<\/strong> k\u00f6nnen auf fundierter Weise schnell quantitative Ergebnisse eigenst\u00e4ndig und unabh\u00e4ngig \u00fcberpr\u00fcft werden.<\/p>\n<p>Letztes Update: 12.07.2018<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Machine Learning und BCBS 239 In Zeiten von Banking 4.0, Machine Learning, RDARR bzw. BCBS 239 (Risikodatenaggregation und Reporting) erfordern umfangreichere Analysen, schnellere Reports und erh\u00f6hte regulatorische Anforderungen den Einsatz von innovativen Tools in Abteilungen wie Modellentwicklungs- und Validierungseinheiten quer \u00fcber verschiedene Risikoarten. 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