Der Einsatz eines Künstlichen Neuronalen Netzes bei der Kreditwürdigkeitsprüfung

Zusammenfassung

Nachdem ein Künstliches Neuronales Netz (KNN) zur Früherkennung von Unternehmenskrisen entwickelt worden ist, kann es z. B. in den Kreditvergabeprozeß integriert werden. Das Netz wird während des Einsatzes nicht weiter entwickelt, sondern lediglich auf seine Klassifikationsleistung geprüft und im Bedarfsfall „gewartet“. Bei der Vergabe von Krediten spielt die Einschätzung der Bilanzbonität der Kreditkunden eine herausragende Rolle, da im Falle einer zu positiven Beurteilung des Kunden Kreditausfälle (Alpha-Fehler) und bei zu negativer Bewertung entgangene Gewinne (Beta-Fehler) die Folge sind. Bei intensiver individueller Prüfung jedes Kreditkunden durch Kreditsachbearbeiter entstehen sehr hohe Prüfungskosten. Außerdem ist bei der individuellen Prüfung und Überwachung jedes Firmenkunden ein sehr hoher Personalbedarf gegeben, der nicht in jedem Fall mit der erforderlichen Expertise gedeckt werden kann. Nach der Prüfung von sogenannten Knock-out-Kriterien durch Mitarbeiter (z. B. ein Antragsteller erhält wegen der starken Kundenabhängigkeit keinen Kredit, wenn er nur einen einzigen großen Kunden hat) sollte ein KNN-Klassifikator so in den Kreditvergabeprozeß eingebunden werden, daß zur „Vor“-Beurteilung auf einer Vorstufe alle Unternehmen, die die Prüfung der Knock-out-Kriterien bestanden haben, durch den Klassifikator geprüft werden. Den Unternehmen, die als „solvent“ beurteilt werden, wird der Kredit gewährt. Als „insolvenzgefährdet“ beurteilte Unternehmen werden auf der zweiten Stufe durch die erfahrensten Kreditsachbearbeiter intensiv geprüft. Den Unternehmen, die auch nach eingehender Prüfung durch die Experten weiterhin als insolvenzgefährdet beurteilt werden, wird der Kredit verwehrt.