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Thema3835

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Anwendung von Cognitive Computing im Kreditrisikomanagement einer Bank




Informationen zur Arbeit

Abschlussarbeitstyp: Master, Diplom
Betreuer: Steffen Thoma
Forschungsgruppe: Wissensmanagement
Partner: HypoVereinsbank
Archivierungsnummer: 3835
Abschlussarbeitsstatus: Vergeben
Beginn: unbekannt
Abgabe: unbekannt

Weitere Informationen

Um was geht es?

Trotz intelligenter Verfahren zur Bestimmung von Kreditausfallrisiken von Unterneh- men reagieren heutige Banksysteme immer noch mit erheblichem zeitlichem Verzug. Dies liegt vor allem an der Datenerhebung, die im Allgemeinen auf oft Monate alten, historischen Daten basiert. Zur Verbesserung der Kreditausfallvoraussage ist - sowohl im Rahmen eines Frühwarnsystems, als auch bei der Ermittlung der Ausfallwahr- scheinlichkeit - die Einbeziehung von aktuelleren Daten angezeigt. Zu diesem Zweck sollen die in sozialen Medien öffentlich verfügbaren Informationen von Unternehmen analysiert werden.

Im Rahmen der Abschlussarbeit ist ein Frühwarnsystem auf Basis der öffentlich zu- gänglichen Informationen im World Wide Web zu entwerfen und gegenüber bestehen- den Ansätzen im Risikovorfeld zu evaluieren. Hierfür wird eine Recherche der bisheri- gen methodischen Ansätze von cognitive computing und deren technische Umset- zung/Plattform im Kreditrisikobereich durchgeführt und ein möglicher Beitrag des cog- nitive computings evaluiert. Als Datenquellen für das cognitive computing werden u.a. Tweets, Nachrichtenartikel, Blogs und facebook Einträge analysiert. Für die Analyse kann unter anderem die IBM Entwicklerplattform Bluemix verwendet werden. Überdies soll ein Ausblick gegeben werden, welche Ansätze des cognitive computings zukünftig auch für den Einsatz im Ratingbereich (Ermittlung des Kreditausfallrisikos) weiterver- folgt werden können.

Die Master-/Diplomarbeit findet in Kooperation mit der HypoVereinsbank (HVB) statt und ist mit einem halbjährigen, vergüteten Praktikum bei der HVB in München verbun- den. Zur Durchführung der Master-/Diplomarbeit sind mehrere Aufenthalte bei der HVB in München erforderlich, wobei ein längerer Aufenthalt in München nicht zwin- gend ist. Zur Evaluation des eigenen Ansatzes stehen die bisherigen Frühwarnsyste- me der HVB zur Verfügung.

Was sollten Sie mitbringen?

  • Interesse an der Recherche bisheriger Ansätze
  • Erfahrungen im Bereich des cognitive computings
  • Interesse an der Anwendung von Machine Learning- und Data Mining-Verfahren
  • Gute Programmierkenntnisse


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