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Case Study: Potenziale des maschinellen Lernens im Kreditrisikomanagement optimal einsetzen

  • Aktueller Stand im Hinblick auf die quantitativen Modelle
    • Modelle und deren Lebenszyklen
  • Grundlegende Voraussetzungen für maschinelles Lernen und mögliche Ansätze des maschinellen Lernens bei der Prognose von Kreditrisiken
    • Ansatz von KNN und evolutionäre Algorithmen zur Prognose von Kreditrisiken & mehr…
    • Vergleich zu bisher eingesetzten Methoden
  • Was sind wesentliche Bedenken und Hürden und wie sind diese zu meistern?
    • Organisationssicht
    • Rechtliche Aspekte

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