Intelligente Maschinen lesen Zeitung und warnen vor Kreditrisiken

Mit dem neuen Release des Frühwarnsystems Risk Guard nutzt die RSU in München als einer der ersten Finanzdienstleister in Deutschland Machine Learning-Ansätze in einem produktiven Risikomanagementsystem: Zusätzlich zu bestehenden Modellen wurden Algorithmen entwickelt, mit denen das System Nachrichten aus knapp 300 Zeitungen und Fachzeitschriften analysiert, die einen Rückschluss auf eine veränderte Kreditwürdigkeit von deutschen Unternehmen zulassen.

„Für die Modellentwicklung wurde der Ansatz des Supervised Machine Learnings verwendet“, so Carsten Demski, Leiter des Projekts und Teamleiter in der Abteilung Methodik. „Auf einer Datenbasis von über 3 Mio. Nachrichten zu rund 3.000 Unternehmen konnten wir ein stabiles und treffsicheres Modell entwickeln. Dabei waren 80 Prozent dieser Unternehmen nicht börsennotiert.“
Mit dem Modell „nachrichtenbasierte Früherkennung“ werden täglich und automatisiert sehr große Nachrichtenmengen systematisch ausgewertet und auf ihre Kritikalität hin gekennzeichnet; der Analyst kann die entsprechenden Nachrichten bei Bedarf direkt in Risk Guard lesen.

„Mit Risk Guard haben unsere Kunden die Möglichkeit, ihre Kreditnehmer kontinuierlich im Blickfeld zu halten und schnell zu reagieren, wenn sich Bonitätsrisiken am Horizont abzeichnen. Unser System ist daraufhin optimiert, solche Risiken mit bis zu einem Jahr Vorlauf zu erkennen“, erläutert Dana Wengrzik, Geschäftsführerin der RSU Rating Service Unit GmbH & Co. KG. „Risk Guard haben wir entwickelt, nachdem viele Banken von der Finanzkrise 2008 kalt erwischt wurden“.

Seit 2011 betreibt die RSU das Frühwarnsystem Risk Guard für Banken und Kapitalanlagegesellschaften, es überwacht aktuell die Risikosituation für rund 3100 börsennotierte Unternehmen und Banken, die sich in den Portfolien der nutzenden Institute befinden. Tatsächlich kann jedoch jede am Kapitalmarkt notierte Adresse überwacht werden, für die Aktienkurse und CDS-Spreads verfügbar sind (ca. 63.000 Adressen). Zudem werden täglich Marktdaten und makroökonomische Fundamentaldaten für 184 Länder im Hinblick auf potentielle Währungs- und Finanzkrisen analysiert.

„Unsere Kunden sind mit dem Frühwarnsystem sehr zufrieden“, so Demski, „allerdings hatten sie bisher ein Abdeckungsproblem: Viele Kredite werden an Unternehmen vergeben, für die keine Kapitalmarktinformationen vorliegen. Diese konnten mit unserem System bislang nicht direkt erfasst werden. Im Kontext der Risikofrüherkennung spielt zudem – und nicht nur für diese Unternehmen – das Lesen von Wirtschaftsnachrichten und die damit einhergehende Meinungsbildung durch den Analysten eine wichtige Rolle.“

Das System liefert nunmehr Warnsignale für Unternehmen mit erhöhten Bonitätsrisiken, unabhängig davon, ob diese börsennotiert sind oder nicht. Demski: „Der Analyst wird durch das System unterstützt und spart sich sehr viel Arbeit und Zeit für die Recherche, stattdessen kann er sich um die eigentliche Risikoanalyse bei auffälligen Unternehmen kümmern.“

Da der langdauernde positive Wirtschaftszyklus allmählich zu Ende zu gehen scheint, sollte das  Thema Risikofrüherkennung bei allen Banken und institutionellen Investoren auf der Tagesordnung stehen. „Viele Banken experimentieren deshalb mit der intelligenten Verarbeitung von Wirtschaftsnachrichten“, weiß Dana Wengrzik. „Gleichzeitig bedarf es Spitzenleistungen, ein wirklich funktionsfähiges System zu entwickeln und in den produktiven Einsatz zu bringen. Wir sind schon stolz darauf, selbst den großen Playern auf dem Markt hier eine Nasenlänge voraus zu sein.“