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Fallbeispiel

Entwicklung einer Plattform für quantitative Kreditrisikomodellierung

Zu Steuerungszwecken sind Banken verpflichtet ihre Kreditrisiken abzuschätzen und benötigen dafür mathematische Modelle, die große Datenmengen mithilfe statistischer Verfahren verarbeiten können. Ratingmodelle dienen dabei als Entscheidungsgrundlage, ob Kunden einen Kredit bei der Bank erhalten und somit in das Bankportfolio aufgenommen werden. Um eine schnelle und qualitativ hochwertige Entwicklung von Ratingmodellen zu gewährleisten, können zeitaufwändige Modellierungsschritte - von der Datenqualitätsanalyse, über Feature Selection bis hin zur Modellschätzung - automatisiert werden. Neben der klassischen Modellschätzung mittels logistischer Regression ist vor allem in den letzten Jahren auch immer mehr die Anwendung von Machine Learning Verfahren gefragt. Du hast Spaß an Big Data, Statistik und Coding? Dann laden wir dich ein, in unserem Vortrag Einblicke in die automatisierte Kreditrisikomodellierung zu erhalten!

Kontakt

Nico Schäfer
Team Talent Acquisition
career@deloitte.de 

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