Validierung und Modellrisiko unter Einbeziehung KI basierter Modelle

• Dr. Raphael Reinwald
• Walter Gruber

Im Zuge einer fortlaufenden „Mathematifizierung“ des Risikomanagements ist in der Bankenbranche ein zunehmender Einsatz komplexer Modelle über alle Risikoarten hinweg zu beobachten. Das Spektrum erstreckt sich hierbei über verschiedene Ebenen und reicht von grundlegender Klassifizierung von Risiken, über die Bestimmung von Parametern bis hin zu Risikomodellen zur Ermittlung von Anrechnungsbeträgen im Rahmen des ICAAP und ILAAP. Allen Modellen ist jedoch gemein, dass sie auf Annahmen basierende und teilweise stark vereinfachte Abbilder der Realität sind, die erhebliche Modellrisiken beinhalten können. Insbesondere Verfahren der künstlichen Intelligenz, welche i.A. eine Vielzahl an Daten benötigen (Big Data) und oft eine „Black-Box“ -Funktionsweise zeigen können deutliche Modellrisiken mit sich bringen. Vor dem Hintergrund der vielfachen Krisen, auch der jüngeren Vergangenheit, wird die „Modellegläubigkeit“ immer kritischer hinterfragt. Gleichzeitig legt die Bankenaufsicht einen zunehmenden Fokus bei ihren Prüfungen auf den Komplex der Modellrisiken. Auch durch den aufsichtlichen Überprüfungsprozess SREP hat deren adäquate Behandlung einen gewichtigen Einfluss auf eventuelle Kapitalzuschläge.

Seiten 109 - 136