Die Quantifizierung von Modellrisiken ist ein Begriff, der vor allem in den Bereichen K\u00fcnstliche Intelligenz, Big Data und Smart Data sowie Crowdfunding und Finanzen vorkommt. Er beschreibt die Messung und Bewertung von Unsicherheiten, die entstehen, wenn Unternehmen Computer- oder Rechenmodelle f\u00fcr wichtige Entscheidungen nutzen. Modellrisiken entstehen, weil Modelle nie die komplette Realit\u00e4t abbilden k\u00f6nnen \u2013 fehlerhafte Annahmen, schlechte Datenqualit\u00e4t oder unerwartete Ereignisse k\u00f6nnen zu falschen Ergebnissen f\u00fchren.<\/p>\n
Ein Beispiel: In einer Bank wird eine Software eingesetzt, um zu entscheiden, ob jemand einen Kredit bekommt. Wenn das Modell Fehler macht, kann es passieren, dass zahlungsf\u00e4hige Kunden abgelehnt werden oder riskante Kredite vergeben werden. Durch die Quantifizierung von Modellrisiken kann die Bank einsch\u00e4tzen, wie gro\u00df diese Unsicherheit ist und wie stark sie das Gesch\u00e4ft beeinflusst. Entsprechend kann sie Ma\u00dfnahmen treffen, um das Risiko zu verringern.<\/p>\n
Die Quantifizierung von Modellrisiken hilft Unternehmen also dabei, die Zuverl\u00e4ssigkeit ihrer digitalen Modelle besser einzusch\u00e4tzen. So k\u00f6nnen sie Entscheidungen verantwortungsvoller treffen und vermeiden unerw\u00fcnschte \u00dcberraschungen.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"