Machine Learning für IRBA-Ratingverfahren

Welche Rolle kann maschinelles Lernen bei der Entwicklung und Kalibrierung von IRBA-Ratingverfahren spielen? Der Beitrag gibt einen praxisorientierten Überblick über aktuelle ML-Methoden — von Gradient Boosting über Random Forests bis hin zu neuronalen Netzen — und bewertet deren Eignung für den Einsatz in regulierten Bankprozessen.

Neben der reinen Prognosegüte werden auch Aspekte der Modellvalidierung, der regulatorischen Akzeptanz und der Erklärbarkeit von ML-Entscheidungen beleuchtet. Der Beitrag richtet sich an Fachleute aus dem Kreditrisikomanagement, die den Einsatz moderner Methoden in ihren IRBA-Modellen evaluieren.