Deutsches Risk. Die Herausforderung: Ratings für Mittelstandkredite. Interview: Wolfgang Hartmann, Chief Risk Officer der Commerzbank

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1 DEZEMBER Deutsches Risk CURRENCIES INTEREST RATES EQUITIES COMMODITIES CREDIT DEUTSCHES RISK BD. 2 / NR. 2 DEZEMBER 2002 Die Herausforderung: Ratings für Mittelstandkredite Interview: Wolfgang Hartmann, Chief Risk Officer der Commerzbank Die Kunst der Preisbildung von Cliquet-Optionen Korrelationen und Recoveryraten in CDOs Der Vormarsch der Künstlichen Intelligenz

2 Technologie l Der Vormarsch der Künstlichen Intelligenz Künstliche Intelligenz gilt im allgemeinen nicht als Wissenschaft, sondern als Science Fiction ein Sammelsurium obskurer Theorien aus den 1960er Jahren, die sich nicht umsetzen ließen. Doch obwohl Computer den Unterschied zwischen Konzepten wie Brotkasten und Chicago noch immer nicht begreifen, gründen viele der neuesten analytischen Methoden, die Finanzinstitute in die Lage versetzen, immer komplexere Risiken zu steuern, auf Techniken der künstlichen Intelligenz. Clive Davidson berichtet Die größte Herausforderung in der finanziellen Bewertung ist die Kategorisierung und Preisbildung von Risiken. So Emanuel Derman, ehemaliger Leiter der Abteilung Quantitative Strategies bei Goldman Sachs und Risk-Kolumnist, in einem Vortrag auf dem Risk 2002 Congress in Paris im April dieses Jahres. Leider brächten da auch die neuesten Techniken intelligenter Computer wenig Abhilfe, führte er aus. Er sprach damit die weitverbreitete Skepsis gegenüber der künstlichen Intelligenz an: ihre Befürworter hätten mehr versprochen, als sie halten konnten. Derman fügte hinzu: Manche Modeerscheinungen sterben eben schnell aus: Expertensysteme, künstliche Intelligenz, Chaostheorie und neuronale Netze haben sich in der Praxis als wenig nützlich erwiesen und gehören einfach dem letzten Jahrhundert an. Stimmt das wirklich? Jeden Tag setzen Banken Expertensysteme ein, um Preisalgorithmen für komplexe Instrumente zu entwickeln. Sie nutzen auch Ratingdienste, die Techniken der künstlichen Intelligenz anwenden, um die Kreditqualität ihrer Darlehensbestände zu bewerten insbesondere für Besicherungsprogramme. Führende Kreditkartenfirmen stützen sich auf neuronale Netze, um die Kreditwürdigkeit potentieller Kunden zu bewerten, Abermillionen Kreditkartentransaktionen in Echtzeit zu kontrollieren und um die Wahrscheinlichkeit von Zahlungsverzügen vorhersagen und berechnen, aber auch Betrugsfälle aufspüren zu können. Basel II und der 11. September haben das Betriebsrisikoprofil erhöht. Hier wird die künstliche Intelligenz auch extensiv herangezogen, um Risiken zu mindern. Im Rahmen der Umsetzung der neuen Vorschriften gegen die Geldwäsche wenden sich die Banken Systemen zu, die sich einer ganzen Palette von Techniken aus der künstlichen Intelligenz bedienen, um Milliarden von marktübergreifenden Transaktionen zu überwachen. Außerdem wird ein wachsender Anteil des globalen Handels zumindest teilweise von Maschinen durchgeführt. Das reduziert nicht nur das Ausführungsrisiko, sondern eliminiert auch die Möglichkeit des,rogue trading, also des Betrugs. Expertensysteme, künstliche Intelligenz und neuronale Netze erweisen sich als unerlässliche Instrumente für die Kategorisierung und Preisbildung des Risikos auf immer komplexer, elektronischer und vernetzter werdenden Finanzmärkten. (Expertensysteme und neuronale Netze werden normalerweise dem Bereich künstliche Intelligenz zugerechnet im Gegensatz zur Chaostheorie, die eine wissenschaftliche Theorie ist und keine Computertechnologie). Die Entwicklung geeigneter und erfolgreicher Werkzeuge 24 DEUTSCHES RISK DEZEMBER 2002

3 erfordert aber viel Zeit und Mühe. Die Techniken der künstlichen Intelligenz werden oft zu voreilig eingesetzt, in der Hoffnung, sie böten Zauberlösungen für schwierige Probleme. Derman hat recht, wenn er meint, dieser Ansatz habe sich als absoluter Fehlschlag erwiesen. SciComp ist eines von mehreren Unternehmen, die seit Jahren in computerwissenschaftlichen Forschungslabors entwickelte Techniken an die Erfordernisse der Finanzbranche anpassen. Weitere Firmen, die auf diesem Gebiet arbeiten, sind u.a. Neural Technologies in Hampshire, England, und die kalifornische Firma Fair, Isaac, die kürzlich mit HNC Software, einem Spezialisten für neuronale Netze, fusionierte. Diese Unternehmen haben die neuronale Netztechnologie im Kreditrisikomanagement und verwandten Gebieten eingesetzt. Weitere Unternehmen auf diesem Gebiet sind Mantas in Virginia (USA) und SearchSpace in London. Sie verwenden Data Mining und Profiling-Techniken, um Auffälligkeiten in Markttransaktionen aufzuspüren. Banken und Finanzdienstleister entwickeln gleichzeitig intern eigene Fachkenntnisse und setzen sie inzwischen auch im operativen Geschäft ein. Die Abteilung Customised Credit Risk Services bei Standard & Poor s (S&P) in New York entschied sich ursprünglich, neuronale Netze als Grundlage für ihren als CreditModel bekannten Service für die elektronische Bonitätsprüfung von Unternehmen einzusetzen. Neuronale Netze sind nichtlineare statistische Modellierungstechniken, die auf einem stark vereinfachten Modell der Funktionsweise des menschlichen Gehirns beruhen. Als wir vor vier Jahren CreditModel entwickelten, haben wir eine Anzahl von Techniken getestet, darunter auch Regressionsmodelle. Neuronale Netze erwiesen sich als besonders präzise. Außerdem waren sie kosteneffizient, sagt Gail Hessol, Managing Director der Sparte Risk Solutions bei S&P. Man setzte das Decider-Product der Firma Neural Technologies ein und lieferte drei Jahre lang mit Erfolg Schätzungen der S&P Ratings an verschiedene Nutzer, darunter Banken, die für Besicherungs- und andere Zwecke große Kreditpools bewerten müssen, aber auch Energieunternehmen, bei denen die Kreditqualität der Kontrahenten und Kunden zu prüfen ist. Im vergangenen Jahr beschloss S&P aus geschäftlichen Gründen, die Technologie für CreditModel intern weiter zu entwickeln. Man entschied sich für eine Prüfung der entsprechenden Techniken und für einen neuen Ansatz in der künstlichen Intelligenz Support Vector Machines. Ähnlich wie neuronale Netze können diese Maschinen lernen, Datenelemente anhand von Trainingdaten zu klassifizieren, die Beispiele dieser Datenelemente enthalten. Sie tun das, indem sie sich auf die Grenzen zwischen Klassen konzentrieren und die Charakteristika identifizieren, die am zuverlässigsten zwischen den Gliedern Bei den Volumenströmen, die Firmen und Märkte heute zu bewältigen haben, ist es einfach unmöglich, ohne hochentwickelte Technologien die entsprechenden Datenmengen zu analysieren Jim Hayden, Mantas der verschiedenen Klassen unterscheiden. Früher waren Support Vector Machines für die Zwecke von S&P einfach noch zu langsam, aber die jüngst entwickelten sogenannten Proximal Support Vector Machines vereinfachen den Rechenaufwand. Das wiederum gestattete S&P, dieses System in CreditModel zu integrieren. Einer der Hauptvorteile von neuronalen Netzen und Support Vector Machines besteht darin, dass sie eine Vielzahl von Variablen gleichzeitig in Betracht ziehen können, also beispielsweise Eigenkapital, Schulden, Einnahmen und Rentabilität eines Unternehmens. Sie können aber auch die relative Bedeutung dieser Faktoren abwägen und ihre Interaktionen feststellen, sagt Hessol. Wir sind der Ansicht, dass diese Techniken die Kunst und Wissenschaft der Konstruktion von Kreditbewertungsmodellen wirklich vorangebracht haben. Neural Technologies sagt, dass andere Ratingagenturen zur Zeit ihre neuronale Technologie prüfen und bewerten. Andere Institute, darunter die in Delaware ansässige MBNA International Bank, die Commonwealth Bank of Australia und People s Bank in Connecticut, nutzen bereits Produkte von Neural Technologies für Kreditwürdigkeitsprüfungen und zur Überwachung des Kundenverhaltens. Auch die neuronalen Netze von HNC finden breite Anwendung auf dem Gebiet der Privatkundenkredite und im Betriebsrisikomanagement. HNC-Produkte kontrollieren allein in den USA mehr als 100 Millionen Kreditkarten, so T.J. Horan, Vize-Präsident für Produktgruppenmanagement im Bereich Kundenbetreuung und Risikoanalyse bei HNC. Beim Kreditkartenrisiko geht es um enorme Volumina und globale Operationen. Daher werden hier Analysen in Echtzeit rund um die Uhr benötigt. Alle Kreditkartenanbieter setzen fortgeschrittene Modellierungstechniken ein, um das Risiko in ihren Portfolios zu kontrollieren. Allerdings gibt es regionale Unterschiede hinsichtlich der Komplexität der Systeme, meint Horan. Auch hier erweisen sich neuronale Netze als sehr nützlich, weil sie eine Anzahl von Faktoren einer Transaktion gleichzeitig in Betracht ziehen können also beispielsweise Ort und Wert einer Transaktion, ihren Bezug zu vorausgegangenen Transaktionen mit der gleichen Karte und ob sie den Kreditrahmen sprengt. Neuronale Netze bringen Tausende von Faktoren zusammen, um eine Vorhersage über die Wahrscheinlichkeit aufzustellen, dass ein Konto sich verschlechtert, sagt Horan. Sie tun das bei jeder Transaktion, also nicht mehr wie früher, als nur eine monatliche Prüfung der Kontoauszüge durchgeführt werden konnte. Neuronale Netze lernen aus Beispielen. Das heißt, je mehr Trainingdaten ihnen zur Verfügung stehen, desto genauer werden ihre Voraussagen. HNC betreibt einen Service für seine Kunden, der es ihnen erlaubt, ihre Daten zu poolen, um die Leistungsfähigkeit der Modelle zu steigern. Das Training mit großen Datensätzen hilft den Modellen, mit Phänomenen wie saisonalen Variationen in der Kartennutzung klarzukommen. Das verhindert falschen Alarm in der Weihnachtsperiode. Wie andere Softwarelieferanten im Bereich künstliche Intelligenz bietet auch HNC Produkte, die Betrug aufspüren. Kunden von HNC, darunter BNP Paribas, Citigroup und HSBC, wollten sich nicht äußern, welche Ergebnisse sie mit dem Einsatz der Software erzielt haben. Aber laut HNC, sind die DEZEMBER 2002 RISK 25

4 Technologie l Instrumenten genutzt, aber auch beim Benchmarking von internen Modellen und anderen Operationen. Neuronale Netze und Support Vector Machines ermöglichen es Maschinen, zu lernen, wie sie Aufgaben ausführen können, nachdem sie mit Rohdaten und Beispielergebnissen gefüttert worden sind. Expertensysteme hingegen transferieren menschliches Wissen an Maschinen. Mit diesen Ansätzen effektive Ergebnisse zu erzielen, ist noch immer eine große Herausforderung. Wie die Produkte von HNC und Neural Technologies ist auch SciFinance das Ergebnis eines rigorosen Entwicklungsprogramms, das darauf zielt, Techniken der künstlichen Intelligenz mit Finanzfachwissen zu vereinen. Finanzexpertise Expertensysteme sind nur so gut wie das zugrunde liegende Fachwissen, sagt Dolan bevorzugt den Begriff wissensbasiertes System zur Beschreibung der Bond Allocation- Anwendung seines Unternehmens. Ein wissensbasiertes System kombiniert Fachkenntnisse mit normaler Informationsverarbeitung, sagt Dolan. In unsere Anwendung sind so viele ökonometrische Standardalgorithmen und andere analytische Techniken integriert, dass schwer zu sagen ist, wo die Grenzen des wissensbasierten Systems liegen. Das alles ist hinter einer einzigen Benutzerschnittstelle miteinander verflochten, und hinter der Analyse auf dem Schirm stecken entweder Wissen, Standardalgorithmen oder eine Kombination von beidem. Das Bond Allocation System von Pareto und der Preisbildungs- Codegenerator von SciComp zählen heute zu den fortgeschrittensten Expertensystemen in der Finanzbranche. Neuronale Netze bringen Tausende von Faktoren zusammen, um eine Vorhersage über die Wahrscheinlichkeit aufzustellen, dass ein Konto sich verschlechtert TJ Horan, HNC Erfahrungen eines großen unbenannten australischen Finanzdienstleisters typisch für die Leistung des Produkts. Die HNC- Software für die Aufspürung von Betrug analysiert bei diesem Finanzdienstleister täglich Kartentransaktionen und kontrolliert 2,4 Millionen Konten sowie Unternehmer. In den ersten vier Einsatzmonaten identifizierte die Software Fälle von Betrug. Die Software spart dem Unternehmen laut HNC zur Zeit betrugsbedingte Verluste in Höhe von mehr als $1 Mio. monatlich. Neuronale Netze haben sich im Kreditbereich behauptet, während Expertensysteme sich in der Preisbildung des Marktrisikos durchsetzen. SciComp hat ein Expertensystem entwickelt, das anhand partieller Differenzialgleichungen oder Monte Carlo- Simulierungen nach Empfang kurzer Anweisungen durch einen Analytiker automatisch Preisbildungsprogramme generiert. Das Produkt nennt sich SciFinance und nutzt Forschungsergebnisse auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz. Es handelt sich um die sogenannte Software-Synthese, wobei Computer ihren eigenen Code schreiben. Diese Technologie wird jetzt von Instituten wie ABN Amro, Merrill Lynch und Bank of America für die Preisbildung von Optionen und anderen Elaine Kant, Präsidentin von SciComp. Kein Mensch kann ein Expertensystem bauen, wenn ihm keine Kenntnisse darüber zur Verfügung stehen, wie eine bestimmte Aufgabe zu lösen ist zum Beispiel Day Trading oder wenn keiner ihm helfen kann oder will, die Aufgabe zu kodifizieren. Liegt konkretes Wissen vor, also etwa darüber, wie man Preisbildungsprogramme anhand partieller Differentialgleichungen oder Monte Carlo-Simulierungen schreibt, dann kann man mit genug Geschick und Mühe mit Softwaresynthese ein Expertensystem schreiben. Christine Downton ist Anleiheexpertin bei Pareto Partners in London, einer Investmentfirma, die insbesondere im Currency Overlay tätig ist. Mit Hilfe ihres Kollegen Charles Dolan, damals noch Experte für künstliche Intelligenz beim amerikanischen Rüstungskonzern Hughes Electronics und nun Senior Portfolio Manager bei Pareto, hat das Unternehmen Mitte der 90er Jahre über einen Zeitraum von 18 Monaten das Fachwissen von Downton auf eine Maschine heruntergeladen. Das System verwaltet jetzt ein Portfolio im Wert vom $2,2 Mrd. und hat seit acht Jahren laufend eine Outperformance der Benchmarks erzielt. Aber sie sind keinesfalls die einzigen. Die Grenzen zwischen einem Expertensystem und einer komplexen Anwendung sind schwer zu definieren, weil in viele Finanzanwendungen ein gewisser Grad an Fachexpertise eingebaut ist. Lieferanten von Preisbildungs-Software wie die New Yorker Firmen Savvysoft und Numerix haben Module auf den Markt gebracht, die Preisbildungsalgorithmen anhand der benutzerdefinierten Spezifikation einer Auszahlungsfunktion und verteilung generieren. Doch sie erheben nicht den Anspruch, künstliche Intelligenz zu sein. Viele Straight Through-Anwendungen, die dazu dienen, die Betriebskosten und -risiken zu mindern, umfassen Rules Engines, also Programme, die Regeln verwenden, um zu entscheiden, wie eine bestimmte Transaktionen abzuwickeln ist. Auch dies sind im Grunde einfache Formen eines Expertensystems. Der Anteil der Marktvolumina, die durch Maschinen abgewickelt werden, steigt. Hier handelt es sich um den sogenannten systematischen oder Programmhandel, der auch eine Art Expertensystem ist. Branchenexperten vermuten, dass bis zu 30% der amerikanischen Aktienorders inzwischen von elektronischen Plattformen 26 DEUTCHES RISK DEZEMBER 2002

5 automatisch abgewickelt werden. Schwerer feststellbar ist, wie viele Firmen Computer nutzen, um ihre Portfolios zu strukturieren und Orders zu generieren, wie das bei Pareto der Fall ist. Auf jeden Fall nimmt die Zahl der Software-Anwendungen, die Institute in die Lage versetzen, Teile des Handelsprozesses zu automatisieren, zu. Dazu zählt zum Beispiel eqtrader von Iris Financial Systems in Kalifornien, das die Generierung von Trade Lists bis zur Auftragsausführung unterstützt. Eine Anzahl von Firmen haben auch eigene systematische Handelssoftware entwickelt, darunter Man Investment Products, Teil der in London ansässigen Man Group, und die ebenfalls in London ansässige Firma Aspect Capital. Die Software von Man Investment Products kontrolliert seit 1983 ohne menschliche Intervention Märkte und generiert Aufträge. Ungefähr ein Viertel der Assets von $21 Mrd., die Man verwaltet, wird durch Maschinen abgewickelt. Maschinen sind nicht nur billiger als Analysten und Händler, sondern auch weniger riskant. Das meint zumindest Michael Adam, Direktor bei Aspect. Er hat an der Entwicklung des Handelssystems von Man mitgewirkt. Die Maschinen können rund um die Uhr die Märkte überwachen und kontrollieren, sagt Adam, und würden dabei außerdem weder durch Angst oder Geldgier beeinflusst noch durch Aussicht auf hohe Boni zu betrügerischem Handeln verleitet. Selbst wenn Maschinen Aufträge nicht generieren, sondern nur ausführen, spielen sie trotzdem eine wichtige Rolle in der Risikokontrolle, sagt Rolf Thiesen, Practice Director bei Iris. Manche Handelsanwendungen können bis zu 100 Kauf- und Verkaufsaufträge generieren, die dann gleichzeitig ausgeführt werden müssen. Versuchte man, das manuell zu tun, wäre das Timing so, dass man ungewollt Wetten auf den ganzen Markt machen würde, weil die Ausführung der Aufträge nicht koordiniert werden könnte, sagt er. Aber selbst bei Firmen, die nicht davon überzeugt sind, dass Maschinen weniger riskant und profitabler wären als ihre Broker, spielt die künstliche Intelligenz eine wichtige Rolle in der Überwachung und Kontrolle des rogue trading und anderer Betriebsrisiken. Wie der von John Rusnak bei Allfirst Financial verursachte Verlust in Höhe von $690 Mio. zeigt, ist Betrug eine ständige Gefahr. Vor kurzem hat Mantas ein Produkt eingeführt, das Firmen gestattet, ihre Händler und Kunden zu überwachen. Sie identifizieren Probleme wie Vorgeschäfte (also die Nutzung von Kundenaufträgen durch vorherige Eigengeschäfte), den unzulässigen Handel mit zweckgebundenen Produkten, Fehlallokationen im Pakethandel usw. Das System Broker Surveillance Monitor stützt sich auf die von Mantas entwickelte Technologie der künstlichen Intelligenz und erstellt anhand von Transaktionsdaten Verhaltensprofile und -analysen. Nasdaq setzt das System schon für die Marktüberwachung ein, und es kommt auch bei Instituten wie Charles Schwab und Citigroup zum Einsatz. Zu den bei Mantas eingesetzten Techniken der künstlichen Intelligenz zählen auch die Linkanalyse, die versteckte Beziehungen zwischen interagierenden Datenelementen identifiziert, und Sequenzvergleiche, die Aktivitäten über längere Zeiträume analysieren und Anomalien in der Sequenzstruktur aufdecken. Viele Banken wenden sich jetzt dieser Technologie zu, um in enormen Transaktionsvolumen Auffälligkeiten feststellen zu können. Verstärkt wird dieser Trend durch Basel II und dessen Vorgaben hinsichtlich des Betriebsrisikos, aber durch die nach dem 11. September eingeführten Vorschriften zur Eindämmung der Geldwäsche. Mehrere Banken setzen für diese Zwecke die Technologie von Mantas ein, aber auch Produkte von SearchSpace, zu deren Kunden die Bank of New York, Lloyds TSB und The Royal Bank of Scotland zählen. Überzeugende Ergebnisse Die künstliche Intelligenz hat aufgrund der überzogenen Erwartungen und Versprechen mancher ihrer früheren Befürworter und naiver Ansätze zur Lösung komplexer Probleme in der Finanzwelt früher keinen besonders guten Eindruck hinterlassen. Aber Firmen, die beharrlich an der Entwicklung dieser Technologien gearbeitet haben, können überzeugende Ergebnisse vorweisen. Das gilt insbesondere für neuronale Netze, Expertensysteme und andere Techniken zur Kategorisierung und Preisbildung von Risiken. Angesichts der aktuellen Trends ist davon auszugehen, dass die Märkte immer komplexer, globaler, elektronischer und schneller werden. Wenn Finanzinstitute die Werkzeuge der künstlichen Intelligenz ignorieren, können sie sich daher nur schaden, meinen viele Technologen und Anwender. Bei den Volumenströmen, die Firmen und Märkte heute zu bewältigen haben, ist es einfach unmöglich, ohne hochentwickelte Technologien die entsprechenden Datenmengen zu analysieren, sagt Jim Hayden, Produktmanagementchef bei Mantas. Nach dem Erfolg ihrer Anwendung für die Bondallokation entwickelte Pareto ein wissensbasiertes System für die Analyse der Spreads der Kandidatenwährungen vor Einführung des Euro, das seitdem auch u.a. zur Analyse der Credit Spreads im Rahmen von Änderungen der Macrofundamentals eingesetzt wird. Dolan ist der Ansicht, dass wissensbasierte Systeme und andere Technologien der künstlichen Intelligenz vor allem im Umgang mit neuen Entwicklungen in der Finanzbranche sehr sinnvoll sind. Diese Techniken sind in einer sich ändernden Welt, in der neue Instrumente geschaffen werden, sehr relevant. Oft stehen hier keine historischen Daten zur Verfügung, aber es müssen viele Informationen aufbereitet werden. Das überfordert die kognitiven Fähigkeiten der Broker, Portfolioverwalter und Risikomanager, sagt Dolan. Risk bietet Abonnenten jetzt Zugang zum gesamten Inhalt jeder Ausgabe im Internet Jetzt abonnieren: DECEMBER 2002 DEUTSCHES RISK 27

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