Kreditausfälle frühzeitig erkennen - mit Modellen der maschinellen Intelligenz

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1 Kreditausfälle frühzeitig erkennen - mit Modellen der maschinellen Intelligenz Erschienen in Risikomanager 3/214 Autor: Michael Strumpf Der Ruf nach einer frühzeitigen Erkennung von Ausfallrisiken wird in der Finanzwelt nicht zuletzt auch durch die Verluste verstärkt, die in der Folge der Finanzkrise erlitten wurden. Es stellt sich daher die Frage, welche Methoden zum einen die Erkennungsraten signifikant verbessern und welche zum anderen dem zeitlichen Aspekt der frühzeitigen Erkennung besser Rechnung tragen. Im Rahmen einer Benchmark-Analyse werden mögliche Methoden und deren Ergebnisse diskutiert. Eine Übersicht über mögliche zum Einsatz stehende Methoden wird dargestellt und das Optimierungspotential einer gängigen stochastischen Methode versus einer Neuentwicklung aus dem Bereich der maschinellen Intelligenz quantifiziert. Die aktuelle Situation Nachwehen der Finanzmarktkrise sind immer noch in den aktuellen Konkurs- Statistiken zu spüren. Die Anzahl der neueröffneten Insolvenzverfahren sind von 24 bis 212 in die Höhe geschnellt (von auf Verfahren) [Vgl. Statistisches Bundesamt, 213]. Diese Entwicklung schlägt sich in den Erfolgsrechnungen der Banken nieder und gefährdet deren Rentabilität. So mussten die Neubildungen für Wertberichtigungen und Rückstellungen von Ausfallrisiken in vielen Instituten erhöht werden und tragen dem ebenfalls angestiegenen Volumen der Non-Performing-Loans Rechnung. Dieser Trend hat verständlicherweise auch die Bankenaufsicht mobilisiert und wird als ein Hauptanliegen der neuesten Ausgestaltung der Mindestanforderungen an das Risikomanagement (MaRisk) bzw. der von der Bank für Internationalen Zahlungsausgleich (BIZ) veröffentlichten Principles for effective risk data aggregation and risk reporting hinsichtlich des Managements von

2 Krediten und deren Früherkennung adressiert. Allerdings soll nicht der Eindruck erweckt werden, es handle sich bei diesen alarmierenden Signalen lediglich um die Vorboten eines Compliance-Problems. Das eigentliche Hauptaugenmerk der Banken muss auf der frühzeitigen Erkennung und Verringerung der Kreditausfallrisiken liegen, damit die tatsächlich ausgefallenen Darlehen reduziert und damit das Eigenkapital und die Gewinn- und Verlustrechnung der Banken entlastet werden können. Das wirksamste Mittel gegen den Ausfall von Krediten ist die frühzeitige Identifikation von Problemkrediten. Durch den Zeitgewinn können wirksame Massnahmen ergriffen werden, welche einen Verlust verhindern sollen. Mögliche Massnahmen sind hier beispielsweise der Übertrag liquider Mittel, eine Änderung des Fälligkeitsdatums oder eine Restrukturierung. Ausreichend Zeit für eine Reaktion und das Ergreifen der richtigen Massnahmen sind daher die grössten Garanten für die erfolgreiche Behandlung eines Problemkredits. Vor- und Nachteile verschiedener Frühwarnsysteme Welche Schlüsse müssen aus diesen Erkenntnissen gezogen werden, um ein gleichermassen effektives wie auch effizientes Risikofrüherkennungssystem implementieren zu können? Die simple wie auch einleuchtende Antwort lautet: Das System muss in der Lage sein, mit hoher Prognosefähigkeit Problemkredite frühzeitig erkennen zu können ohne dabei zu viele Kredite fälschlicherweise als ausfallgefährdet zu identifizieren. Ein unnötiges Aufscheuchen von ungefährdeten Kunden dürfte das Verhältnis zum Darlehensgeber über Gebühr belasten. Ob gängige Frühwarnsysteme diesen vermeintlich einfachen Anforderungen genügen, wird im weiteren Verlauf diskutiert. Zudem soll eine Alternative zu der gängigen Praxis aufgezeigt werden, welche diese Postulate erfüllt. Die aktuell verbreiteten Systeme lassen sich wie folgt kategorisieren: Regelbasierte Systeme Optionspreis-Modelle Stochastische Modelle Die jeweiligen Vor- bzw. Nachteile pro Systemkategorie lassen sich in Abbildung 1 zusammenfassen als Alternative zu den gängigen Systemen werden zusätzlich Systeme der maschinellen Intelligenz im weiteren Verlauf diskutiert: Abb. 1 Systeme Vorteile Nachteile Regelbasierte Systeme Optionspreis-Modelle Stochastische Modelle Einfache Beschreibung der Regeln vermeidet eine Fehlinterpretation zwischen Risiko-Modellierern und Kreditsachbearbeitern Hoher Grad an Übereinstimmung zwischen Anforderungen und der konkreten Umsetzung Geringer Umsetzungsaufwand Modelle basierend auf anerkannten Finanzkonzepten von Marktdaten (nur für börsenkotierte Unternehmen verfügbar) Höhere Erkennungsraten als regelbasierte Systeme Niedrigere Erkennungsraten im Vergleich zu Modellen der maschinellen Intelligenz Langsame Anpassung der Modelle an neue Verhaltensweisen der (müssen erst erkannt und dann manuell implementiert werden) Modelle implizieren, dass das Verhalten der rational ist (was sich in der Realität nicht bewahrheitet) Beobachtbares Verhalten von n ist nicht modelliert Marktdaten nur für börsenkotierte Unternehmen verfügbar und daher nicht für Retail-Kunden verwendbar Langsame Anpassung der Modelle an neue Verhaltensweisen der Zeit- und budgetintensive Implementierung

3 Optionspreis-Modelle Stochastische Modelle Maschinelle Intelligenz Modelle basierend auf anerkannten Finanzkonzepten von Marktdaten (nur für börsenkotierte Unternehmen verfügbar) Höhere Erkennungsraten als regelbasierte Systeme von Marktdaten Höchste Erkennungsraten in Kombination mit niedrigen Falscherkennungen Frühzeitige Signale, um verlustverhindernde Massnahmen einleiten zu können Schnelle Anpassung der Modelle an neue Verhaltensweisen der Geringer Umsetzungsaufwand bei hohem Automatisierungsgrad Modelle implizieren, dass das Verhalten der rational ist (was sich in der Realität nicht bewahrheitet) Beobachtbares Verhalten von n ist nicht modelliert Marktdaten nur für börsenkotierte Unternehmen verfügbar und daher nicht für Retail-Kunden verwendbar Langsame Anpassung der Modelle an neue Verhaltensweisen der Zeit- und budgetintensive Implementierung Erstellte Modelle sind häufig komplexer verglichen mit denjenigen anderer Systemkategorien 214 Capgemini Risikofrühwarnsysteme in Zeiten zunehmender Insolvenzverfahren Die Analysten von Ernst & Young rechnen damit, dass bis Ende 213 in der Eurozone 7,8 Prozent der Kreditsumme (entspricht ca. 94 Milliarden Euro) als notleidende Kredite abgeschrieben werden muss ein neuer Rekordwert [Vgl. Ernst & Young 213, EY Eurozone Financial Services Forecast]. Laut derselben Quelle stehen die deutschen Banken hingegen mit einem Anteil notleidender Kredite von aktuell 3,2 Prozent im europaweiten Vergleich relativ gut da. Allerdings haben wir seit 24 einen markanten Anstieg der Neueröffnungen von Insolvenzverfahren erlebt, der bis 212 zu einer prozentualen Zunahme von 45 Prozent geführt hat. Ruft man sich aber die Situation nach der Jahrtausendwende in Erinnerung, dann kann man annehmen, dass dieser markante Anstieg an neueröffneten Insolvenzverfahren bei weitem noch nicht das Ende der Fahnenstange sein muss. Von 2 bis 26 stieg die Verfahrensanzahl in Deutschland um über 6 Prozent (von auf Verfahren) [Vgl. Statistisches Bundesamt 214, Insolvenzverfahren: Deutschland, Jahre, Beantragte Verfahren]. Diese Aussichten rücken die Notwendigkeit eines effektiven wie auch effizienten Risikofrühwarnsystems in den Fokus der Banken. Herausforderungen bei der Umsetzung eines Früherkennungs- Systems Aus den bisher zusammengetragenen Fakten erkennt man, dass ein entscheidender Schlüssel zur Bekämpfung notleidender Kredite ein Frühwarnsystem ist, welches in der Lage sein muss, mit hoher Prognosefähigkeit Problemkredite frühzeitig zu erkennen. Mit welchen Herausforderungen ist man bei der Umsetzung eines solchen Früherkennungs-Systems konfrontiert? Die Herausforderungen lassen sich auf zwei grundlegende Problemkreise reduzieren: Einerseits die Verwendung einer Datengrundlage, welche eine frühzeitige Identifikation von Problemkrediten ermöglicht. Andererseits die Verwendung eines Modells, welches eine präzise Identifikation der Problemkredite mit hoher Trennschärfe ermöglicht. Bisher werden im Rahmen von Risikofrüherkennungssystemen Bilanzdaten und Daten des Zahlungsverhaltens von n von den Kreditsachbearbeitern ausgewertet - häufig manuell. Diese Auswertungen werden allenfalls in fachbereichsübergreifenden Gremien diskutiert, in denen zusätzlich die Analyse der aktuellen Marktsituation berücksichtigt wird dies ebenfalls häufig in deskriptiver Form und nicht in Form einer quantitativen Analyse. Für diese Analysen werden einerseits Daten wie auch andererseits Analysemethoden auf Basis des Expertenwissens der Entscheidungsträger verwendet. Der amerikanische

4 Ökonom und Wirtschafts-Nobelpreisträger Milton Friedman sagte einmal sinngemäss, er sei an den Resultaten von Prognosemodellen, nicht aber an deren Methoden interessiert. Was bedeutet diese Aussage? Wenn die Prognoseresultate stimmen, ist die Plausibilität des sich unter verschiedenen Modellen herauskristallisierenden Modells zweitrangig. Oder in anderen Worten: Man sollte auch Modelle und die Verwendung von Daten zulassen, deren Logik man bzgl. des zu beobachtenden Phänomens nicht zwingend verstehen muss - unter der Prämisse valider Resultate. Der ökonomische Ansatz zur Lösung dieses Zwists lautet: Lassen wir den Wettbewerb um die Prognosequalität über den Einsatz eines Modells und die Verwendung von Daten entscheiden. Und genau dies wurde im Rahmen eines Pilotprojektes getan - wie im folgenden Abschnitt beschrieben wird. Benchmark-Analyse: Stochastische Modelle vs. Maschinelle Intelligenz Die Autoren haben für einen vielversprechenden Ansatz aus der Kategorie der Stochastischen Modelle als Referenzmodell wie auch für einen neuen Vertreter aus der Kategorie der maschinellen Intelligenz jeweils ein Frühwarnmodell erstellt. Das Referenzmodell verwendet normalisierte Key Performance Indicators (KPIs), die auf Basis von Finanzkennzahlen Schweizer Vertreter von kleinen und mittleren Unternehmen (KMU) berechnet wurden und bedient sich der Methodik der logistischen Regression. (Detailliertere Informationen zu den verwendeten Daten können bei den Autoren angefragt werden.) Das Modell der maschinellen Intelligenz verwendet zusätzlich Trends und Zeitreihen, die anhand von Markt- bzw. makroökonomischen Daten ermittelt wurden. Es ist zudem in der Lage, Methoden miteinander zu kombinieren, um einerseits die Vorzüge eines spezifischen Ansatzes zu nutzen, andererseits die Schwächen desselben in der Kombination mit anderen Methoden zu reduzieren bzw. zu eliminieren. Damit werden auch nicht-lineare Zusammenhänge komplexer Muster erkannt. Das Modell kombiniert folgende Verfahren: ensemble decision tree, automatisch gefundene nicht-lineare funktionale Kombinationen von Attributen, risikobasierte Skalierung und logistische Regressionen. Abgesehen von der Entscheidung der zu verwendeten Methoden stellt sich ebenfalls die Frage, zu welchem Zeitpunkt eine systemtechnische Unterstützung bei der Identifikation von Problemkrediten erfolgen soll. Diese muss einerseits bei der Überwachung des aktuellen Kreditportfolios eines Instituts in regelmässigen Abständen durchgeführt werden, um drohende Ausfälle abwenden zu können. Andererseits sollte aus Kostenerwägungen die Identifikation potenziell zahlungsunfähiger bereits zu Beginn des Kreditvergabeprozesses erfolgen, damit an Vertreter dieser Risikogruppe erst gar kein Darlehen ausbezahlt wird und man den aufwändigen Prozess der Problemkreditbehandlung nicht allzu häufig anstoßen muss. Die Prognosequalität der Modelle ist ausschlaggebend Für das Ermitteln von ausfallgefährdeten Firmenkunden im bestehenden Kreditportfolio ist es unerheblich wie gut die Modellprognose im Bereich der nichtrisikobehafteten Firmenkunden ist es ist für ein Kreditinstitut irrelevant, wie gut das Modell die guten Risiken erkennen kann. Zu Beginn des Kreditvergabeprozesses, bei der Abklärung der Kreditwürdigkeit eines Antragstellers hingegen, müssen nicht nur die Antragsteller mit einem hohen zukünftigen Ausfallrisiko (TruePositives) erkannt werden, sondern es muss auch sichergestellt werden, dass nicht zu viele Anträge abgelehnt werden, deren Antragsteller eigentlich ein niedriges zukünftiges Ausfallrisiko hätten, vom System aber fälschlicherweise als risikobehaftet klassifiziert wurden (FalsePositives). Dies hätte zur Folge, dass ein Kreditinstitut sichere Erträge nicht realisieren kann.

5 Viel wichtiger ist die Prognosequalität im Bereich der Rating-Kategorien mit hohen Ausfallrisiken. Wie in Abbildung 2 ersichtlich, erkennt das Modell der maschinellen Intelligenz im Vergleich zum Stochastischen Modell ca. 6 Prozent mehr Ausfälle bei den beiden höchsten Rating-Klassen. Abb. 2 Stochastisches Modell Modell der maschinellen Intelligenz Rating Anzahl Anzahl Ausfälle Anzahl Ausfallwahrscheinlichkeit Ausfallwahrscheinlichkeit Anzahl Ausfälle 1 16.%.% 2 61.%.% % 1.% % 4 31.% % % % % % % % % % % % % 39 Sum(8,9,1) Sum(9,1) Capgemini Die Anzahl der, die Höhe der realisierten Ausfallwahrscheinlichkeit und die Anzahl der realisierten Ausfälle beziehen sich auf die in diese Rating- Klasse zugewiesenen. Versucht man nun mit den Ausfalldaten eines mittelgrossen Kreditinstituts die anhand der unterschiedlichen Modelle erkannten Verluste zu quantifizieren, erhält man folgende Verluste: Mit dem Stochastischen Modell (Referenzmodell) können Verluste in der Grössenordnung von 11 Mio Euro pro Jahr in den drei Kategorien mit den höchsten Ausfallrisiken (Klassen 8-1) frühzeitig erkannt werden. Mit dem Modell auf Basis der Verfahren der maschinellen Intelligenz (Alternativmodell) können Verluste in der Grössenordnung von 15 Mio Euro pro Jahr in den drei Kategorien mit den höchsten Ausfallrisiken (Klassen 8-1) frühzeitig erkannt werden. Geht man nun davon aus, dass nicht in allen frühzeitig erkannten Fällen der Verlust vollständig verhindert werden kann, sondern im Referenzmodell nur lediglich zu 1 Prozent bzw. beim Alternativmodell zu 3 Prozent (Verbesserung des Werts aufgrund der Optimierung des Modells hinsichtlich einer frühzeitigen Erkennung), dann ist das Resultat im Modellvergleich ein Vorteil von zusätzlich abgewendeten Verlusten in der Höhe von ca. 35 Mio Euro bzw. 17 Prozent des Gesamtverlusts pro Jahr zugunsten des Vertreters der maschinellen Intelligenz. Die Analyse geht von Nettozuführungen zu den Wertberichtigungen und Rückstellungen im Kreditgeschäft, die zulasten der Erfolgsrechnung verbucht werden, von ca. 2 Mio Euro pro Jahr aus. Die zeitliche Komponente bei der Früherkennung Es stellt sich noch die Frage nach der Rechtfertigung der Annahme, unter Verwendung des Modells der maschinellen Intelligenz lassen sich anstelle von 1 Prozent der erkannten Verluste gar 3 Prozent verhindern. Wie bereits erwähnt, ist auch die zeitliche Komponente für den Erfolg der getroffenen Massnahmen

6 entscheidend. Vergleicht man also nicht nur die Ergebnisse der Besser- Erkennung, wie in der obigen Abbildung, sondern beleuchtet auch noch diesen Effekt, erhält man folgendes Ergebnis: Wie aus Abbildung 3 hervorgeht, hat das Modell der maschinellen Intelligenz auch in dieser Disziplin die Nase vorn. Knapp 2 Prozent der Ausfälle werden zwei Jahre vor dem Stochastischen Modell erkannt und über 5 Prozent werden immer noch ein Jahr vor diesem Referenzmodell erkannt. Wenn man für 7 Prozent der drohenden Verluste mindestens ein Jahr zusätzliche Zeit gewinnt, um gemeinsam mit dem Kunden geeignete Massnahmen zum Abwenden der Zahlungsunfähigkeit zu finden, erhärtet dies unseres Erachtens nach oben erwähnte Annahme. Abb Vom stochastischen Modell nicht zu den höchsten Rating-Klassen zugewiesen Vom stochastischen Modell 2 Jahre später zu den höchsten Rating-Klassen zugewiesen Vom stochastischen Modell 1 Jahr später zu den höchsten Rating-Klassen zugewiesen 214 Capgemini Zusammenfassung Die Kreditinstitute sehen sich vermehrt der Situation zunehmender Kreditausfälle ausgesetzt ein Trend der sich bei ansteigenden Zinsen gar noch verstärken dürfte, wenn wir uns die ersten Jahre nach der Jahrtausendwende in Erinnerung rufen. Daher verlangt neuerdings auch der Regulator entsprechende Risikofrühwarnsysteme für Banken, um Risiken frühzeitig und mit hoher Trefferquote zu erkennen. Diese Kriterien wurden als Zielgrösse einer Benchmark- Analyse für die Daten von Schweizer KMU verwendet. Zur Analyse wurde jeweils für einen Vertreter der beiden erfolgversprechendsten Systemkategorien ein Modell erstellt. Die Ergebnisse zeigen, dass die Modelle aus dem Bereich der maschinellen Intelligenz überlegen sind. Im vorliegenden Beispiel eines mittelgrossen Kreditinstituts hätten durch Einsatz dieses Modells zusätzlich Verluste in Höhe von ca. 35 Mio Euro pro Jahr verhindert werden können. Anhand dieser Ergebnisse dürfte es eine Frage der Zeit sein, bis die Verfahren der maschinellen Intelligenz auch vermehrt im Bereich der Kreditrisikoüberwachung zum Einsatz kommen werden. Und dies auch unter dem Aspekt, ständig weitere Kostensenkungspotentiale ausschöpfen zu wollen. Quellenverzeichnis Ernst & Young [213]: EY Eurozone Financial Services Forecast, ey.com/de/de/newsroom/news-releases/ eurozonen-banken--- Faule-Kredite-erreichen-Rekordniveau, (abgerufen am ) Statistisches Bundesamt [213]: Insolvenzen in Deutschland, Online unter: https://www.destatis.de/de/zahlenfakten/indikatoren/langereihen/ Insolvenzen/lrins1.html, (abgerufen am ). Statistisches Bundesamt 214, Insolvenzverfahren: Deutschland, Jahre, Beantragte Verfahren, Online unter: https://www-genesis.destatis.de/genesis/ online;jsessionid= e2f313324cbb96776d9814.tomcat_go_1_2?operation=previous&levelindex=3&levelid= &step=3, (abgerufen am ).

7 Kontakt: Michael Strumpf Managing Consultant Capgemini Consulting Tel Mobile Über Capgemini Consulting Capgemini Consulting ist die globale Strategie- und Transformationsberatung der Capgemini-Gruppe. Mehr als 3.6 Consultants beraten und unterstützen Organisationen in ihren nachhaltigen Veränderungsprozessen. Die Leistungen reichen von der Konzeption innovativer Strategien bis zu deren Umsetzung, immer mit einer klaren Ergebnisorientierung. Im Zuge der umfangreichen Veränderungen von Wirtschaft und Gesellschaft durch die Digitalisierung begleitet Capgemini Consulting führende Unternehmen und öffentliche Institutionen bei ihrer individu-ellen Digital Transformation. Das Fundament hierfür bilden eine tiefgreifende Expertise rund um die digitale Wirtschaft sowie eine führende Rolle bei Unternehmenstransformationen und organisatorischem Wandel. Erfahren Sie mehr unter Über die Capgemini-Gruppe Mit über 13. Mitarbeitern in mehr als 4 Ländern ist Capgemini einer der weltweit führenden Anbieter von Management- und IT-Beratung, Technologie-Services sowie Outsourcing-Dienstleistungen. Im Jahr 213 betrug der Umsatz der Capgemini-Gruppe 1,1 Milliarden Euro. Gemeinsam mit seinen Kunden erstellt Capgemini Geschäfts- wie auch Technologielösungen, die passgenau auf die individuellen Anforderungen zugeschnitten sind. Auf der Grundlage seines weltweiten Liefermodells Rightshore zeichnet sich Capgemini als multinationale Organisation durch seine besondere Art der Zusammenarbeit aus die Collaborative Business Experience TM. Erfahren Sie mehr unter The information contained in this document is proprietary. 214 Capgemini. All rights reserved. Rightshore is a trademark belonging to Capgemini.

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