Vom Mini-Urknall zum Risiko-Management bei Banken und Versicherungen

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1 Vom Mini-Urknall zum Risiko-Management bei Banken und Versicherungen Kenntnisgewinn und Technologietransfer Prof. Dr. Michael Feindt Vorstand Exzellenzzentrum für Teilchen und Astroteilchenphysik Institut für Experimentelle Kernphysik Universität Karlsruhe Wissenschaftlicher Beirat Phi-T GmbH 1

2 Vom Mini-Urknall zum Risiko-Management bei Banken und Versicherungen Kenntnisgewinn und Technologietransfer Prof. Dr. Michael Feindt Vorstand Exzellenzzentrum für Teilchen und Astroteilchenphysik Institut für Experimentelle Kernphysik Universität Karlsruhe Wissenschaftlicher Beirat Phi-T GmbH 2

3 Elementarteilchenphysik beschäftigt sich mit den kleinsten Strukturen im Universum Die Welt im Kleinen Rosen ,001 m 1 m km 3

4 Die Welt im Kleinen Rosen ,001 m 1 m km

5 Die Welt im Kleinen Rosenblatt m 1dm 0.1m

6 Die Welt im Kleinen Fliege m 1cm 0. 01m

7 Die Welt im Kleinen Fliegenauge m 1 mm m

8 Die Welt im Kleinen Fliegenauge m 100 µ m m

9 Die Welt im Kleinen Detail im Fliegenauge m 10 µ m m

10 Die Welt im Kleinen Elektronen- mikroskop- Aufnahme 10-6 m 1 µ m m

11 Die Welt im Kleinen Elektronen- mikroskop- Aufnahme m 100 nm m

12 Die Welt im Kleinen DNS-Molekül m 10 nm m

13 Die Welt im Kleinen Molekül m 1 nm m

14 Die Welt im Kleinen Atome bestehen aus Kern und Elektronenhülle m 0.1nm m

15 Die Welt im Kleinen Atome sind fast leer, der Kern ist sehr klein m 10 pm m

16 Die Welt im Kleinen Atome sind fast leer, der Kern ist sehr klein m 1pm m

17 Die Welt im Kleinen Radius des Kerns nur ca. 1/ der innersten Elektronenbahn m 100 fm m

18 Die Welt im Kleinen Atomkerne bestehen aus Protonen und Neutronen m 10 fm m

19 Die Welt im Kleinen Proton/Neutron bestehen aus Quarks fm m m

20 Die Welt im Kleinen Punktförmige Quarks und Leptonen m 0.1fm m

21 Die Welt im Kleinen Punktförmige Quarks und Leptonen m 0.01 fm m

22 Die Welt im Kleinen Punktförmige Quarks und Leptonen m fm m

23 Die Welt im Kleinen? Quarks und Leptonen wirklich gar keine Ausdehnung? m fm m

24 Teilchenphysik und Kosmologie Verständnis der Elementarteilchenphysik ist entscheidend für das Verständnis des sehr frühen Universums. Je höher die Energie, desto näher kommen wir an den Urknall heran. Jetzt sind wir bei ca. 0, Sekunden. 24

25 Urknall 25

26 Teilchenphysik- Experimente weltweit - aber konzentriert Fermilab Cornell DESY KEK Brookhaven SLAC CERN 26

27 Erzeugung von Teilchen (und Antiteilchen) aus reiner Energie (Mini-Urknall) Teilchen Antiteilchen Energie Licht (Photon) 27

28 2 Originalton Einstein 28

29 2 Aus der speziellen Relativitätstheorie folgt, daß Masse und Energie beides nur verschiedene Erscheinungsformen derselben Sache sind -- eine etwas ungewöhnliche Betrachtungsweise für einen durchschnittlichen Geist. 29

30 2 Weiterhin zeigt die Gleichung E gleich m mal c-quadrat, in der Energie mit Masse, multipliziert mit dem Quadrat der Lichtgeschwindigkeit, gleichgesetzt wird, daß eine sehr kleine Menge Masse in eine sehr große Menge Energie umgewandelt werden kann und umgekehrt. 30

31 2 Masse und Energie sind sogar äquivalent nach der obengenannten Formel. Dies wurde von Cockcroft und Walton 1932 experimentell demonstriert. From the soundtrack of the film, Atomic Physics copyright J. Arthur Rank Organization, Ltd.,

32 Tevatron am Fermilab (Chicago) CDF D0 Hauptgebäude Uni Karlsruhe Hauptring und Tevatron Injektionsring 32

33 Der LEP - Speicherring am CERN Uni Karlsruhe 33

34 Das CERN in Genf: gegründet 1957 ca Angestellte (davon 4 Nobelpreisträger) und 6000 Gäste (incl. Nobelpreisträger) aus 500 Instituten der ganzen Welt Jahresbudget ca CHF (Jeder deutsche Bürger: ca. 2 Euro / Jahr) Stromverbrauch ca MWh/ Jahr LEP: 7 Jahre Bau und 12 Jahre Operation ( ) Zukunftsprojekt LHC im LEP Tunnel, Betrieb ab ca

35 Blick in den Tunnel: 27 km Magnete und Beschleunigungsstrecken Im Strahlrohr: Vakuum besser als im interstellaren Raum 35

36 Magneten von LEP 36

37 Supraleitung: extreme Kühlung notwendig: nur knapp über dem absoluten Nullpunkt (kälter als die kosmische Hintergrundstrahlung) Supraleitende Beschleunigungsstrecke für LEP II 37

38 Zugang zum DELPHI-Experiment 38

39 100 Meter tiefer: DELPHI 39

40 DELPHI Endplatte 40

41 41

42 OPAL Experiment am LEP 42

43 Elementare Bestandteile der Materie Quarks: up down Leptonen: charm strange top bottom Bausteine der Materie des heutigen Universums e Elektron Neutrino µ Myon Neutrino τ Tau Neutrino 43

44 Fundamentale Kräfte Gravitation Elektromagnetische Wechselwirkung Starke Wechselwirkung Schwache Wechselwirkung 44

45 Offene Fragen Warum gibt es Masse? Wie erklärt sich das Materie/Antimaterie-Ungleichgewicht im Universum? Was ist die Dunkle Materie? Gibt es eine Urkraft, aus der alle vier Wechselwirkungen hervorgehen? Trotz allen Erfolgs: Es muss noch,,neue Physik jenseits des Standardmodells geben. ==> Zukunftsprojekte: LHC am CERN (im Bau), Electron Linear Collider? Myon-Collider? 45

46 Fortschritt in der Teilchenphysik kleinere Strukturen höhere Energien größere Anlagen extremer technologischer Aufwand hohe Kosten / langandauernde Projekte große Gruppen (LHC Exp.: >2000 Physiker) internationale Zusammenarbeit keine hierarchischen Strukturen Kommunikation in großen Gruppen (wird langsam zum Problem) Effizienz durch extreme Motivation und Begeisterung Spin-Offs: Mehr als nur die Teflon-Pfanne 46

47 Spin-Offs Hadronen-Therapie für ansonsten unbehandelbare Tumore Das World Wide Web Grid-Computing NeuroBayes - Neuronale Bayes sche Statistik für die Wirtschaft

48 Hadronen-Therapie Entwicklung vom CERN initiiert (Prof. Ugo Amaldi) Übliche Strahlentherapie zerstört nicht nur den Tumor, sondern auch das Gewebe davor und dahinter. Hadronen-Strahlung kann auch in der Tiefe sehr genau lokalisiert werden. 48

49 Das World Wide Web Entwicklung am CERN (http-protokoll) Technisches Problem: Kommunikation in großen internationalen Kollaborationen Innerhalb von 10 Jahren: Weltweiter Siegeszug. Heute fast in jedem Haushalt vorhanden 49

50 Das Internet 50

51 Das Internet 51

52 Das Internet 52

53 Das Internet 53

54 Das Internet 54

55 Das Internet 55

56 Das Internet 56

57 Die Zukunft des Internets - das Grid Zukunftsprojekt LHC am CERN Inbetriebnahme riesige Detektoren ATLAS CMS 57

58 Ein LHC-Ereignis (Simulation) 58

59 Datenrate In jedem LHC-Experiment werden pro Sekunde mehr Daten anfallen als heute durch die gesamte Telekommunikation der Welt: 1 PetaByte pro Sekunde -- 1 Millionen CDs pro Sekunde Nach 3-stufigem Online-Filter: 1 PetaByte pro Jahr müssen gespeichert und verteilt werden. Computing-Rechenzeit und Speicherplatz müssen weltweit verteilt werden. Zugänglich wie das Web. 59

60 Grid Computing: Globales Teilen von Speicherplatz und CPU Forschungszentrum Karlsruhe und Universität Karlsruhe spielen wichtige Rolle 60

61 Datenanalyse und statistische Methoden Optimiert durch weltweiten Wettbewerb, aus den begrenzten und teuren Daten möglichst viele neue physikalische Erkenntnisse zu extrahieren. 61

62 <phi-t> NeuroBayes Neuronale Netzwerke: Selbstlernende Verfahren, der Natur nachempfunden Frontal Lobe Motor Cortex Parietal Cortex Temporal Lobe Brain Stem Occipital Lobe Cerebellum 62

63 Neuronale Netzwerke Die Information (das Wissen, die Expertise) steckt in den Verbindungen zwischen den Nervenzellen 63

64 <phi-t> NeuroBayes > beruht auf neuronalen Algorithmen der 2. Generation, Bayes scher Regularisierung, optimiertem Preprocessing mit Transformation und Dekorrelation der Input-Variablen und linearer Korrelation zum Output. > lernt sehr schnell durch Methoden 2. Ordnung > ist extrem robust gegen Ausreißer > ist immun gegen Auswendiglernen statistischen Rauschens kann > binäre Entscheidungen treffen (klassifizieren) > Vorhersagen machen inklusive Unsicherheiten > komplette Wahrscheinlichkeitsdichten berechnen 64

65 NeuroBayes Klassifikationen Klassifikationen: Ja/Nein-Entscheidungen. Ausgabewert ist die Wahrscheinlichkeit, dass die Entscheidung richtig ist. Beispiele: > Dies Elementarteilchen ist ein K-Meson. > Deutschland wird bei der WM 2006 Weltmeister. > Kunde Meier wird innerhalb des nächsten Jahres kündigen. > Kunde Schmidt wird innerhalb des nächsten Jahres einen Schaden melden. > Bei dieser Schadensmeldung liegt Betrug vor. 65

66 NeuroBayes Wahrscheinlichkeitsdichten Wahrscheinlichkeitsdichte: Für jeden möglichen Wert wird eine Wahrscheinlichkeit angegeben. Daraus können Mittelwert, Median, Modus, Standardabweichung, Percentile etc. abgeleitet werden. Beispiele: > Energie eines Elementarteilchens > Änderung des Preises einer Aktie oder Option > Unternehmensgewinn > Lebenserwartung > Schadenssumme eines bestimmten Versicherungsnehmers 66

67 NeuroBayes Prinzip < NeuroBayes > Teacher: Lernen von komplizierten Zusammenhängen aus bestehenden Datenbanken < NeuroBayes > Expert: Prognosen für unbekannte Daten Signifikanzkontrolle Input Preprocessing Postprocessing Output 67

68 Funktionsweise: Training und Anwendung Historische oder simulierte Daten Datensatz a =... b =... c = t =! NeuroBayes Teacher Aktuelle Daten Expertensystem Expertise Wahrscheinlichkeit, dass Hypothese stimmt (bei Klassifikation) oder Wahrscheinlichkeitsdichte für die gesuchte Grösse t Datensatz a =... b =... c = t =? NeuroBayes Expert f t t 68

69 Erfolg Diese,,künstliche Intelligenz kann viele komplizierte Zusammenhänge besser erkennen als z.b. ihre Autoren selbst. Wenn sie erstmal gefunden sind, sind sie oft auch für den Menschen verständlich und nachvollziehbar. Sehr erfolgreiche Anwendungen in der Physik. Viele Millionen gespart. Viele Analysen erst ermöglicht. 69

70 Physikalische Forschung Klassifizierung: Identifizierung von Teilchenarten (CERN): Doppelte Signalstärke bei gleichem Untergrundlevel durch NeuroBayes - Auswertung grünes Verfahren: mehrere 10 Millionen CHF Aufwand NeuroBayes : Weitere Steigerung um Faktor 2 mit sehr geringem Mehraufwand 70

71 Physikalische Forschung II Aktuelles Beispiel (Fermilab): Klassifizierung: Identifizierung von Elektronen: Durch NeuroBayes - Auswertung Anreicherung um 135% verbessert (rot) im Vergleich zu herkömmlichen Methoden (grün) --> Effizienzsteigerung für Nachweis eines einzelnen Elektrons um 53%. 71

72 Physikalische Forschung III (CERN) Optimierte Rekonstruktion reellwertiger Größen: verallgemeinerte Regression erheblich bessere Rekonstruktion (schmaler Peak um +-0) durch NeuroBayes-Technologie gespart: nicht ausdrückbar ückbar, wäre ohne NeuroBayes gar nicht möglich 72

73 Physikalische Forschung III (NASA) Optimierung des ersten Teilchenphysik-Experiments AMS im Weltraum: Suche nach Antimaterie und supersymmetrischer dunkler Materie auf der Internationalen Raumstation ISS 73

74 Erkenntnis Diese Methoden sind nicht nur in der Physik anwendbar sondern auch in der Wirtschaft zum Geld verdienen 74

75 Ausgründung aus der Universität Karlsruhe ( -seed Programm des BMBF): Phi-T Physics Information Technologies GmbH Technologietransfer Anwendungen von NeuroBayes in der Wirtschaft IT-Portal Karlsruhe 75

76 Anwendungen von NeuroBayes in der Wirtschaft > Industrielle Forschung z.b. Qualitätsklassifizierung, Fertigungskontrolle > Medizin- und Pharma-Forschung z.b. Wirkungen, Nebenwirkungen, Wechselwirkungen von Medikamenten > Versicherungen z.b. Risikovorhersage, Kündigungswahrscheinlichkeit > Banken z.b. Kredit-Scoring (Basel II), Kursvorhersage, Bewertung von Derivaten, risikominimierte Handelsstrategien, Kundenbewertung, Kündigungsfrüherkennung Voraussetzung: es müssen (historische oder simulierte) Daten vorhanden sein. 76

77 Anwendungen für Versicherungen Vorhersage des Risikos, dass von individuellen Kunden ein Schaden gemeldet wird. Vorhersage der Verteilung der Schadenhöhe im Fall einer Schadensmeldung für individuelle Kunden. Kundenbewertung (erwarteter Gewinn/Verlust durch einzelne Kunden) Vorhersage der Kündigungswahrscheinlichkeit individueller Kunden. Entwurf gerechterer und profitablerer Tarifsysteme. Aufdeckung von Versicherungsbetrug. 77

78 Stornovorhersage: Stornowahrscheinlichkeit für Versicherungsverträge Problem und Zielsetzung: 1. Hohe Stornorate führt zu Umsatzrückgang und Verwaltungsaufwand. 2. Früherkennung von potenziellen Kündigern erlaubt gezielte Kundenbindungsmaßnahmen. 3. Vorhersage der individuellen Kündigungswahrscheinlichkeit für jeden Kunden aus allen bekannten Informationen ist mit unseren modernen Methoden erstaunlich gut möglich! Bereits 3 sehr erfolgreiche Storno-Projekte durchgeführt. 78

79 Ergebnisse aus <phi-t> Pilotprojekt: Vertrags Storno einer Individual-Unfallversicherung Effizienz: Prozentsatz der selektierten an allen Kündigern Kosten: Prozentsatz der selektierten an allen Kunden 79

80 Vertrags - Storno Mit NeuroBayes können wir Kunden mit erhöhtem Kündigungspotenzial identifizieren 80

81 Vertrags - Storno Wir können10% aller Kündiger in 2,2% aller Kunden identifizieren! Oder 30% in 9%. Oder 50% in 19%. 81

82 Vertrags - Storno Und unsere Vorhersage trifft auch ein: Test auf dem Training unbekannten Daten eines anderen Jahrgangs 82

83 Schadenwahrscheinlichkeit und -höhe Im Mittel( Durchschnittskunde ): kein Schaden: 60% mittlerer Schaden: >mittlere zu erwartende Kosten: 5304 Spezifischer Kunde Mustermann: Höhere Schadenfreiheitswahrscheinlichkeit: 70% höherer mittlerer Schaden: >mittlere zu erwartende Kosten:

84 Ergebnisse des Projekts Risiko-Analyse für BGV Resultate für die Badischen Gemeinde-Versicherungen: Unfall-Risiko und wahrscheinliche Schadenshöhe lassen sich individuell ermitteln. Viele neue Erkenntnisse. Risiko und herkömmliche Prämie um bis zu Faktor 3 auseinander! seit Mai 2003 eingeführt: radikal neuer Tarif für junge Fahrer! seit Juli 2003: Kooperationsvertrag zw. <phi-t> und BGV 84

85 Nachrichtensendung SWR 3 Aktuell v ,,Revolution im Versicherungswesen Phi-T Technologie bei den Badischen Versicherungen MPEG-File kann von unter News heruntergeladen werden 85

86 Ergebnisse aus <phi-t> Pilotprojekten Schadenvorhersage Unfallversicherung Schadenwahrscheinlichkeit Schadenhöhe Für Verträge der Individualunfallversicherung. Bisher praktisch keine Korrelation des Risikos zur Prämie. Kann die Wahrscheinlichkeit eines Schadens individuell vorhergesagt werden? Und die Schadenhöhe? Kann man mit diesem Wissen individuell gerechte Prämien gestalten? > Ja! Auf unabhängigen Daten (nächster Jahrgang) getestet. 86

87 Test auf Schadenhöhe Wirkliche Schadenhöhe Wert Statistische Unsicherheit (+-1 sigma) Vorhergesagte Schadenhöhe 87

88 Die,,Ungerechtigkeit der Prämie einer Unfall-Versicherung Verhältnis des mit NeuroBayes errechneten Risikos zur bisherigen Prämie (auf gleiches Gesamtprämienvolumen normiert): Anzahl Mitarbeiter Die Mehrheit der (eher wenig gefährdeten) Mitarbeiter zahlt zu viel. Weniger als die Hälfte der Mitarbeiter (die eher unfallgefährdet sind) zahlen zu wenig, zum Teil viel zu wenig. Diese werden z.z. von den weniger gefährdeten subventioniert. Risiko/Prämie 88

89 Kundenbewertung Selbst, wenn der Tarif nicht geändert werden kann oder soll: - Individuelle Bewertung jedes Kunden möglich. Nicht nur auf Umsatz, sondern auf erwarteten Gewinn normiert! - Diese objektive Bewertung erlaubt Optimierung von CRM- Maßnahmen: > Prioritätensetzung nach Schadenmeldungen, Geschwindigkeit und Kulanz bei Schadenabwicklung > Entscheidungsunterstützung über Kündigung oder Riskikoaufschlag nach Schadenmeldung > Optimierung und Bündelung von Kundenbindungsmaßnahmen in Zusammenhang mit Vorhersage der Kündigungsgefährdung. 89

90 Anwendungen für Banken Kreditrisikobemessung > Wie groß ist das Risiko, dass der Kreditnehmer zahlungsunfähig wird? -->Basel II > Mit welcher Wahrscheinlichkeit ist die Kreditvergabe wie profitabel? Vorhersage von Aktienkursen und Wechselkursen > Vorhersage der Wertentwicklung von Derivaten, insbes. Bestimmung von fairen Optionspreisen (besser als Black-Scholes) > Entwicklung von risikominimierten Tradingstrategien 90

91 <phi-t>scoring <phi-t>scoring berechnet das individuelle Kreditrisiko mit Hilfe von NeuroBayes auf der Grundlage der bei Banken vorhandenen und zu sammelnden Daten über Kunden. Objektives Verfahren aufgrund möglichst vieler vorhandener statistischer Daten. Bei der Bank schon benutzte Scoring-Verfahren und Experten- Modelle können leicht integriert werden. Nicht nur Firmen-Rating, sondern insbesondere auch für Privatkunden und Konsumentenkredite sehr vielversprechend. Die Lösung für Basel II! 91

92 Bedingte Wahrscheinlichkeitsdichten im Investment-Banking Was ist die Wahrscheinlichkeitsdichteverteilung für die Preisänderung in 10 Tagen, der Aktie der Firma A AG die in den letzten Tagen und Wochen diese und jene Kursbewegung vollführt hat soundsoviel teurer ist als das n-tage moving average aber soundsoviel Prozent unter dem absoluten Maximalpreis liegt diese Korrelation die den Index aufweist der wiederum...etc pp... t x r f r ( t x) 92

93 Vorhersage der kompletten Wahrscheinlichkeitsverteilung Mit dem < phi-t > NeuroBayes neuronalen Netzwerk f r ( t x) Erwartungswert Wahrscheinlichster Wert Volatilität Abweichungen von der Normalverteilung, z.b. Crash-Wahrscheinlichkeit t 93

94 <phi-t>finance Optionspreis > Durch Vorhersage der kompletten Wahrscheinlichkeitsdichte ist eine Berechnung von fairen Optionspreisen möglich. > Besser als mit Nobelpreis ausgezeichnete Black-Scholes Formel, weil keine Annahmen über Normalverteilung nötig sind. > Nicht nur eine Markttendenz, sondern auch die Volatilität wird prognostiziert. > Wahrscheinlichkeit und Ausmaß eines Marktcrashes so wie in historischen Daten. 94

95 Input-Variablen Technische Indikatoren aus der Literatur (RSI, moving averages, MACD, Wilders Volatilität etc.), deren Relevenz durch eigene statistische Untersuchungen belegt wurde. Neu entwickelte mathematische Kombinationen von Kursverläufen und Volumina, basierend auf Fouriertransformationen Wavelet-Entwicklungen Maximum Entropie-Filter Perzeptrons neuronalen Netzwerken Bayes scher Statistik 95

96 Aktienkursvorhersage buy best equity buy best/sell worst equity sell worst equity Training data: Nasdaq Dow Jones 96

97 Anwendung auf Optionen buy best option buy best/sell worst option sell worst option (hypothetical options with leverage 2.5) Training data:

98 <phi-t>finance Strategy Developer Entwicklung von Vorhersagen und risiko-minimierten Handelsstrategien aufgrund von ca Aktien mal Tagen. Vorhersagen bis zu 30 Handelstage im voraus erfolgreich getestet. Kurzfristige sind am profitabelsten. Long-Short Strategie, um Einfluss von externen Einflüssen auf die Performance zu minimieren. Lerne nur Muster, die im gesamten Aktienmarkt vorhanden sind: Strategie weiss nicht, um welche Aktie es sich handelt. Statistische Unsicherheiten und subjektive Fehleinschätzungen sind damit ausgeschlossen. Vermeide Tage, an denen Bekanntmachungen zum Unternehmen (z.b. Quartalszahlen) angekündigt sind. 98

99 <phi-t>finance Strategy Developer Jan-Mar 2002: Performance % Platz 356 von (beste 2.5%) Noch viele technische Schwierigkeiten. Inzwischen vollständig automatisiert. Robustere Realtime- Kurse, robusteres Trading. Erheblich bessere Performance erreichbar. 99