Risikofrüherkennung in Zeiten der Krise – Power von News und Machine Learning

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Beschreibung

Neue Wege der Risikoüberwachung – Mit Machine Learning im Informationsdickicht der Wirtschaftsnachrichten den Überblick bewahren

Die Corona-Pandemie hat Kreditgebern deutlich vor Augen geführt, dass gerade in Krisenzeiten eine funktionierende Risikofrüherkennung unverzichtbar ist. In Deutschland, wo der Mittelstand den „Motor der Wirtschaft“ bildet, kommt der Überwachung der Bonitätsentwicklung bei mittelständischen Unternehmen eine bedeutende Rolle zu. Für größere, börsennotierte Unternehmen bietet die automatisierte Betrachtung von Kapitalmarktdaten effiziente Möglichkeiten der Risikofrüherkennung. Derartige Informationen sind bei – häufig familiengeführten ­– Mittelstandsunternehmen, nicht oder nur sehr eingeschränkt verfügbar. Dank neuer Methoden wie Machine Learning eröffnen sich hier jedoch bei Anwendung auf Big Data neue Wege. Algorithmen übernehmen die aufwändige Analyse von Wirtschaftsnachrichten aus einem kaum zu überblickenden Universum von Zeitungen.

Agenda

  • Corona: Hidden Champions, Hidden Risks? Attraktive Investitionen (z.B. Schuldschein) unter Druck bei erschwertem Zugang zu risikorelevanten Informationen.
  • Neue Möglichkeiten zur frühzeitigen Erkennung von Bonitätsrisiken: Mit Machine Learning Wirtschaftsnachrichten effizient und strukturiert analysieren.
  • Veranschaulichung der neuen Methoden anhand von Praxisbeispielen (Unternehmen, Branchen) im aktuellen Corona-Kontext.

 

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Programm

  • 10:00
    Begrüßung
    Thorsten Hahn
    Geschäftsführer BANKINGCLUB GmbH
    5 Min
  • 10:05
    Ausführung der Thematik durch RSU-Rating
    Dr. Janis Bauer
    Risk Analyst, Marktdatenbasierte Verfahren RSU Rating Service Unit GmbH & Co. KG
    30 Min
  • 10:35
    offene Fragerunde
    15 Min
  • 10:50
    Ende des BANKINGCLUB-Online-Forums

So funktioniert es

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