Mik-KI

Das Projekt beleuchtet die Risikomodellierung bei der Vergabe von Klein- und Mikrokrediten, insbesondere im Peer-to-Peer-Lending. Durch mathematische Methoden und transparente Algorithmen des maschinellen Lernens (ML) werden Ausfallwahrscheinlichkeiten modelliert. Schwierigkeiten bereitet oft die Modellierung der Kreditrisiken mit geringer historischer Ausfallanzahl oder kurzen historischen Zeitreihen. Hier setzt zunächst ein Markov-Modell an, das zugrundeliegende Marktregimes filtert und in die Modellierung integriert. Somit können beispielsweise zeitabhängige Sektor-Proxies berücksichtig werden. Großer Wert wird auf die Transparenz der Methoden gelegt: Kreditentscheidungen und auch Risikoabschätzungen dürfen zwar durchaus auf mehrschichtigen quantitativen Modellen beruhen. Sie müssen aber erklärbar sein, um die Finanzinstitute zu befähigen, transparente Kreditentscheidungen zu treffen.