Intelligente Maschinen lesen Zeitung und warnen vor Kreditrisiken
(ots) - Mit dem neuen Release des Frühwarnsystems Risk
Guard nutzt die RSU in München als einer der ersten
Finanzdienstleister in Deutschland Machine Learning-Ansätze in einem
produktiven Risikomanagementsystem: Zusätzlich zu bestehenden
Modellen wurden Algorithmen entwickelt, mit denen das System
Nachrichten aus knapp 300 Zeitungen und Fachzeitschriften analysiert,
die einen Rückschluss auf eine veränderte Kreditwürdigkeit von
deutschen Unternehmen zulassen. "Für die Modellentwicklung wurde der
Ansatz des Supervised Machine Learnings verwendet", so Carsten
Demski, Leiter des Projekts und Teamleiter in der Abteilung Methodik.
"Auf einer Datenbasis von über 3 Mio. Nachrichten zu rund 3.000
Unternehmen konnten wir ein stabiles und treffsicheres Modell
entwickeln. Dabei waren 80 Prozent dieser Unternehmen nicht
börsennotiert."
Mit dem Modell "nachrichtenbasierte Früherkennung" werden täglich
und automatisiert sehr große Nachrichtenmengen systematisch
ausgewertet und auf ihre Kritikalität hin gekennzeichnet; der Analyst
kann die entsprechenden Nachrichten bei Bedarf direkt in Risk Guard
lesen. "Mit Risk Guard haben unsere Kunden die Möglichkeit, ihre
Kreditnehmer kontinuierlich im Blickfeld zu halten und schnell zu
reagieren, wenn sich Bonitätsrisiken am Horizont abzeichnen. Unser
System ist daraufhin optimiert, solche Risiken mit bis zu einem Jahr
Vorlauf zu erkennen", erläutert Dana Wengrzik, Geschäftsführerin der
RSU Rating Service Unit GmbH & Co. KG. "Risk Guard haben wir
entwickelt, nachdem viele Banken von der Finanzkrise 2008 kalt
erwischt wurden".
Seit 2011 betreibt die RSU das Frühwarnsystem Risk Guard für
Banken und Kapitalanlagegesellschaften, es überwacht aktuell die
Risikosituation für rund 3100 börsennotierte Unternehmen und Banken,
die sich in den Portfolien der nutzenden Institute befinden.
Tatsächlich kann jedoch jede am Kapitalmarkt notierte Adresse
überwacht werden, für die Aktienkurse und CDS-Spreads verfügbar sind
(ca. 63.000 Adressen). Zudem werden täglich Marktdaten und
makroökonomische Fundamentaldaten für 184 Länder im Hinblick auf
potentielle Währungs- und Finanzkrisen analysiert.
"Unsere Kunden sind mit dem Frühwarnsystem sehr zufrieden", so
Demski, "allerdings hatten sie bisher ein Abdeckungsproblem: Viele
Kredite werden an Unternehmen vergeben, für die keine
Kapitalmarktinformationen vorliegen. Diese konnten mit unserem System
bislang nicht direkt erfasst werden. Im Kontext der
Risikofrüherkennung spielt zudem - und nicht nur für diese
Unternehmen - das Lesen von Wirtschaftsnachrichten und die damit
einhergehende Meinungsbildung durch den Analysten eine wichtige
Rolle."
Das System liefert nunmehr Warnsignale für Unternehmen mit
erhöhten Bonitätsrisiken, unabhängig davon, ob diese börsennotiert
sind oder nicht. Demski: "Der Analyst wird durch das System
unterstützt und spart sich sehr viel Arbeit und Zeit für die
Recherche, stattdessen kann er sich um die eigentliche Risikoanalyse
bei auffälligen Unternehmen kümmern."
Da der langdauernde positive Wirtschaftszyklus allmählich zu Ende
zu gehen scheint, sollte das Thema Risikofrüherkennung bei allen
Banken und institutionellen Investoren auf der Tagesordnung stehen.
"Viele Banken experimentieren deshalb mit der intelligenten
Verarbeitung von Wirtschaftsnachrichten", weiß Dana Wengrzik.
"Gleichzeitig bedarf es Spitzenleistungen, ein wirklich
funktionsfähiges System zu entwickeln und in den produktiven Einsatz
zu bringen. Wir sind schon stolz darauf, selbst den großen Playern
auf dem Markt hier eine Nasenlänge voraus zu sein."
Pressekontakt:
RSU Rating Service Unit GmbH & Co. KG
Frau Sabine Köhl
Karlstr. 35
80333 München
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Tel: 089-44 23 40-148
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Datum: 03.04.2019 - 09:38 Uhr
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