Financial Risk Management und Data Science – Koevolution statt Kooperation?

Das Financial Risk Management hat seine Ursprünge im Bankenumfeld und ist bei allen traditionellen Finanzdienstleistern – Banken, Versicherungen und Asset Manager – seit Jahren etabliert. Bildlich gesprochen kann es damit als der „Wall Street“ zugehörig betrachtet werden. Ziel des Financial Risk Management ist dabei die Quantifizierung der Unsicherheit bezüglich möglicher negativer Ereignisse. Geprägt ist es durch eine quantitative Ausrichtung und einen hoher Statistik-Anteil. Typische Methoden umfassen dabei

  • Verteilungs-Betrachtungen

  • Monte Carlo-Simulationen

  • Regressionen und Zeitreihen

  • sowie die risikoneutrale Bewertung.

Seine Teilgebiete sind im Wesentlichen

  • das Markt-/Liquiditätsrisiko

  • Kreditrisiko

  • und das operationelle Risiko.

Im Allgemeinen findet keine explizite Erkennung von Mustern und Gesetzmäßigkeiten in Daten statt.

Data Science-Verfahren haben sich hingegen vor Allem in Internet-Unternehmen und FinTechs etabliert („Silicon Valley“). Ziel hierbei ist die Erkennung von Gesetzmäßigkeiten in Daten mittels spezifischer Algorithmen. Gekennzeichnet ist dieser Bereich ebenfalls durch eine quantitative Ausrichtung und einen hohen Statistik-Anteil. Typische Methoden umfassen

  • das Unsupervised Learning (Cluster- und Outlier-Erkennung)

  • das Supervised Learning (Klassifikationen)

  • Regressionen und Zeitreihen

  • sowie die Assoziationsanalyse.

Die Anwendungsgebiete liegen bei verschiedenen Prognosen (Umsatz, Wachstum, usw.), Marktsegmentierungen und Betrugs-Erkennung. Üblicherweise findet hier keine Betrachtung von möglichen Ergebnisverteilungen statt.

Trotz teils ähnlicher Inhalte und Herangehensweisen hat größtenteils eine parallele Entwicklung stattgefunden. Kulturelle Unterschiede und hohe Komplexität haben Knowhow-Transfers bisher erschwert.

Kontakt

Dr. Dimitrios Geromichalos
Founder / CEO
RiskDataScience UG (haftungsbeschränkt)
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