AI-Strategie: Umgang im Risikomanagement

Modellrisiken durch Maschinellen Lernverfahren - was sind die Unterschiede zum klassischen Model Risk Management MRM?

Künstliche Intelligenz und Machine Learning gehen zurück auf Forschungsergebnisse der 1950er und 60er Jahre, wobei der aktuelle Fokus auf die Anwendung im Finanzsektor erst mit wachsenden Anforderungen in Bezug auf Effizienz, Produktivität und Kosten zustande kam.

Wie jedes Modell haben auch ML-Modelle ihre eigenen Risiken. Umso wichtiger ist es, Synergien mit bewährten, Prozessen, Methoden und (Risiko-) Modellen im Einklang mit dem jeweiligen MRM-Framework zu erzeugen und auch Unterschiede sowie Herausforderungen im Rahmen der technischen, methodischen, legalen und ethischen Voraussetzungen zu meistern.