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Schulungsübersicht

KI im Kontext des Kreditrisikomanagements: Grundlagen und Einsatzmöglichkeiten

  • Konventionelle versus KI-gestützte Kreditrisikomodellen
  • Herausforderungen bei der Kreditbewertung: Bias, Nachvollziehbarkeit und Fairness
  • Reale Anwendungsfälle für KI im Kreditgeschäft

Datenquellen für Kreditbewertungsmodelle

  • Verfügbare Quellen: Transaktionsdaten, Verhaltensdaten sowie alternative Datentypen
  • Aufbereitung der Daten und Erstellung relevanter Merkmale für Kreditentscheidungen
  • Umgang mit ungleichmäßiger Verteilung oder geringem Datenvolumen bei Risikovorhersagen

Maschinenlernen zur Kreditbewertung

  • Logistische Regression, Entscheidungsbäume und Random Forests
  • Gradient Boosting-Verfahren wie LightGBM und XGBoost zur Steigerung der Treffgenauigkeit
  • Techniken zum Trainieren, Validieren sowie Optimieren von Modellen

KI-gestützte Abläufe im Kreditgeschäft

  • Automatisierung der Segmentierung von Kreditnehmern sowie Bewertung deren Risikos
  • Verbesserung des Vertragsabschluss- und Genehmigungsprozesses durch KI-Einsatz
  • Dynamische Preisgestaltung sowie Optimierung der Zinssätze mithilfe von Maschinenlernen

Modellnachvollziehbarkeit und verantwortungsvoller Umgang mit KI

  • Interpretation von Vorhersagen mittels SHAP und LIME
  • Fairness in Kreditmodellen: Erkennung sowie Minimierung von Bias
  • Einhaltung gesetzlicher Regularien wie ECOA und GDPR

Generative KI in kreditrelevanten Anwendungsbereichen

  • Nutzung von Large Language Models zur Prüfung von Anträgen sowie Analyse von Dokumenten
  • Prompt-Engineering für effektive Kommunikation mit Kreditnehmern und zusätzliche Erkenntnisse
  • Generierung synthetischer Daten zur Testszwecken von Modellen

Strategieentwicklung und Governance von KI im Kreditgeschäft

  • Entwicklung eigener interner KI-Fähigkeiten versus Anschaffung externer Lösungen
  • Best Practices zur Verwaltung des Modelllebenszyklus und zu Governance-Vorgängen
  • Zukünftige Entwicklungen: Echtzeit-Kreditbewertung sowie Integration von Open Banking

Zusammenfassung und weitere Schritte

Voraussetzungen

  • Grundkenntnisse im Bereich Kreditrisikomanagement
  • Erfahrung in der Datenanalyse oder mit Business-Intelligence-Tools
  • Vertrautheit mit Python oder Bereitschaft, die grundlegende Syntax zu erlernen

Zielgruppe

  • Kreditvergabe-Manager
  • Kreditanalysten
  • Innovationsentwickler im Fintech-Bereich
 14 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Erfahrungsberichte (1)

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