Fuzzy-Expertensysteme zur Beurteilung von Kreditrisiken

Dr. Hans-Peter Güllich ist seit 1997 Berater im Bereich Finanzdienstleistungen. Er promovierte 1997 bei Professor Dr. Bernd Stöckert, Lehrstuhl Wirtschaftsinformatik, TU Chemnitz.

• 1 Einleitung.- 1.1 Problemstellung.- 1.2 Überblick zur Problemlösung.- 2 Zur Modellierung von Entscheidungsprozessen im Bereich der Kredit Würdigkeitsprüfung.- 2.1 Erstellen von Modellen zur Lösung von Entscheidungsproblemen.- 2.2 Die Notwendigkeit und Problematik der Abbildung qualitativer Entscheidungsvariablen.- 2.3 Ansätze zur Erfassung unscharfen Wissens.- 3 Derzeitige Verfahren zur Risikokontrolle und — steuerung von konsumentenkrediten.- 3.1 Die Risiken bei Kreditgeschäften.- 3.2 Die Aufgaben der Kreditwürdigkeitspriifung.- 3.3 Problembereiche Bestehender Kreditprüfungsverfahren.- 4 Fuzzy-Expertensysteme zur Kreditwurdigkeitsbewertung.- 4.1 Expertensysteme zur Entscheidungsunterstützung.- 4.2 Verfahren der Fuzzy-Logik zur realitätsnahen Formulierung von Expertenwissen.- 4.3 Aufbau und Vorgehen für die Entwicklung eines Fuzzy-Expertensystems.- 5 Entwurf Eines Flexiblen Entscheidungsunterstützungssystems zur Bestimmung der Kreditwürdigkeit für Eine Automobilbank.- 5.1 Das Beziehungsverhältnis zwischen Antragsteller und Kreditentscheider bei Automobilbanken.- 5.2 Zielsetzungen und Anforderungskatalog an ein flexibles Kreditwürdigkeitsbestimmungssystem.- 5.3 Die Beurteilung verfügbarer Bewertungsverfahren.- 5.4 Das Wissensmodell zur Erstellung der Wissensbasis für das Fuzzy-Expertensystem.- 5.5 Die Ermittlung relevanter Kundenmerkmale zur Kreditwürdigkeitsprüfung.- 5.6 Abbildung der Entscheidungsstruktur und die Entwicklung von Entscheidungsmodellen für das Fuzzy-Expertensystem.- 5.7 Abbildung des Faktenwissens in der Regelbasis des Fuzzy-Expertensystems.- 5.8 Die Verifizierung der Systementscheidungen.- 6 Integration des Fuzzy-Eus in das Gesamtkonzept der Kreditprüfung Einer Automobilbank.- 6.1 Informationelle Einbindung zur Unterstützungeines aktiven Risikomanagements.- 6.2 Technische Einbindung in den bestehenden Bearbeitungsprozeß.- A Bestimmung der Aussagekraft von Kunden- und Vertragsmerkmalen zur Bonitätsbestimmung.- B Darstellung der Datenverfügbarkeit zur Neuentwicklung eines Entscheidungsunterstützungssystems.- C Bestimmung der Merkmalsgewichte aus den Umfrageergebnissen.- D Die Einteilung von Schufamerkmalen in Aussagefähige Schufa-Klassen.- E Definition von Zugehörigkeitsfunktionen für alle Bonitätsmerkmale.- E.1 Die Eingangsvariablen des EUS.- E.2 Die Zwischenvariable des EUS.- E.3 Die Ergebnisvariable des EUS.- E.4 Die Ausgangsvariablen der Erklärungskomponente des EUS.