RatingModelle

RatingModelle sind statistische oder maschinell lernende Verfahren, die Dateneigenschaften von Objekten, Personen oder Institutionen verwenden, um eine numerische Bewertung oder eine Rangordnung zuzuweisen. Sie dienen dazu, Risiken zu quantifizieren, Qualität zu bewerten oder Entscheidungen zu unterstützen, etwa bei Kreditentscheidungen, Versicherungsprämien oder Marketingaktionen. Die Modelle basieren auf historischen Daten, in denen Outcomes mit Merkmalen verknüpft sind, und liefern Schätzungen für Zielgrößen wie Ausfallwahrscheinlichkeit, Zahlungsausfall oder Reaktionswahrscheinlichkeit.

Typen von RatingModellen umfassen Scorecards mit aggregierten Scores, probabilistische Modelle wie logistische Regression oder kalibrierte Wahrscheinlichkeiten, sowie fortgeschrittene maschinelle Lernmethoden (Random Forest, Gradient Boosting, Neuronale Netze). Zeitabhängige oder überlebensanalytische Modelle schätzen zudem Ereignisse im Zeitverlauf. Die Modelle liefern in der Regel einen numerischen Score oder eine Risiko-/Kategorienzuordnung, oft mit Kalibrierung, damit Scores Wahrscheinlichkeiten oder realistische Rangordnungen widerspiegeln.

Der Aufbau eines RatingModells umfasst Merkmalsauswahl, das Training und die Validierung mit separaten Daten, sowie die Bewertung der Leistungskennzahlen wie ROC-AUC, KS, Gini und Kalibrierung. Wichtige Schritte sind Backtesting, Hyperparameter-Tuning und regelmäßige Aktualisierung, um Drift zu verhindern.

Anwendungen finden sich vor allem in Kreditrisikomanagement, Versicherungsberechnung, Betrugserkennung, Kundensegmentierung und Produktempfehlungen. Zu den Herausforderungen gehören Datenqualität, Verzerrungen, Modellrisiken, Interpretierbarkeit, Datenschutz und regulatorische Vorgaben gemäß faire Kreditvergabe und Transparenzanforderungen.