Modellentwicklung
Unsere maßgeschneiderten Modellierungslösungen vereinen statistische Expertise, Branchenwissen und fortschrittliche Technologien. Wir entwickeln, validieren und optimieren Risikomodelle, die nicht nur regulatorische Anforderungen erfüllen, sondern auch als strategische Werkzeuge für wertorientierte Geschäftsentscheidungen dienen.
- ✓Maßgeschneiderte Modelle für Ihre spezifischen Risikoprofile
- ✓Optimierte Risikogewichtete Aktiva (RWA) und Kapitalallokation
- ✓Fundierte Risikoeinschätzung für bessere Geschäftsentscheidungen
- ✓Vollständige regulatorische Compliance und Transparenz
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Ganzheitliche Modellentwicklung für differenziertes Risikomanagement
Unser Modellentwicklungsangebot umfasst die Konzeption, Implementierung, Validierung und Optimierung verschiedener Risikomodelltypen. Wir unterstützen Sie bei der Entwicklung methodisch robuster und regulatorisch konformer Modelle, die gleichzeitig praktikabel in der Anwendung sind und einen messbaren Mehrwert für Ihre Geschäftsprozesse liefern.
Wir verfolgen einen strukturierten und zugleich flexiblen Ansatz bei der Modellentwicklung, der sowohl methodische Strenge als auch praktische Anwendbarkeit gewährleistet. Unser bewährtes Vorgehen stellt sicher, dass Ihre Modelle nicht nur statistisch fundiert, sondern auch optimal auf Ihre individuellen Anforderungen zugeschnitten sind.
Unser Ansatz:
- Phase 1: Anforderungsanalyse & Konzeption - Identifikation spezifischer Anforderungen, Datenverfügbarkeit und geeigneter Modellierungsansätze
- Phase 2: Datenaufbereitung & Analyse - Sorgfältige Aufbereitung, Qualitätssicherung und explorative Analyse der Modelldaten
- Phase 3: Modellentwicklung - Iterative Implementierung, Kalibrierung und Optimierung des Modells unter Berücksichtigung statistischer und fachlicher Kriterien
- Phase 4: Validierung - Rigorose Prüfung der konzeptionellen Angemessenheit, methodischen Umsetzung und empirischen Performance
- Phase 5: Implementierung & Wissenstransfer - Unterstützung bei der Integration in bestehende Systeme und Prozesse sowie umfassender Wissenstransfer
"Erfolgreiche Risikomodellierung ist weitaus mehr als die reine Anwendung statistischer Verfahren – sie ist die Kunst, komplexe Zusammenhänge zu erkennen, in einem kohärenten mathematischen Rahmen abzubilden und gleichzeitig praxistauglich zu gestalten. Nur wenn diese drei Dimensionen optimal ausbalanciert sind, entsteht ein Modell, das sowohl analytisch robust als auch geschäftlich wertvoll ist."

Unsere Dienstleistungen
Wir bieten Ihnen maßgeschneiderte Lösungen für Ihre digitale Transformation
Kreditrisikomodelle
Entwicklung und Optimierung fortschrittlicher Modelle zur Messung, Quantifizierung und Steuerung von Kreditrisiken. Unsere Lösungen umfassen sowohl Parameter- als auch Portfoliomodelle und berücksichtigen regulatorische Anforderungen ebenso wie ökonomische Zielsetzungen.
- PD-Modelle (Probability of Default) für verschiedene Exposureklassen
- LGD-Modelle (Loss Given Default) mit differenzierten Sicherheitenbewertungen
- EAD-Modelle (Exposure at Default) mit präziser CCF-Modellierung
- Integrierte Kreditportfoliomodelle und Konzentrationsrisikoanalysen
Marktpreisrisikomodelle
Konzeption und Implementierung differenzierter Modelle zur Quantifizierung von Marktpreisrisiken. Wir entwickeln Lösungen, die sowohl für das regulatorische Reporting als auch für das interne Risikomanagement optimal geeignet sind.
- Value-at-Risk (VaR) und Expected Shortfall Modelle
- Sensitivitätsanalysen und Stresstests
- Zinsrisikomodelle für das Banken- und Handelsbuch
- Fortschrittliche Modelle für nicht-lineare Risiken und Volatilitätscluster
Liquiditätsrisikomodelle
Entwicklung und Validierung quantitativer Modelle zur Messung und Steuerung von Liquiditätsrisiken. Unsere Lösungen umfassen sowohl kurzfristige Liquiditätsprognosen als auch strukturelle Liquiditätsanalysen.
- Cashflow-Prognosemodelle und Gap-Analysen
- Modellierung von Zahlungsströmen unter Stress
- LCR- und NSFR-Prognosemodelle
- Liquiditätspuffer-Optimierungsmodelle
KI-basierte Risikomodelle
Einsatz innovativer Machine Learning- und KI-Technologien für eine präzisere und differenziertere Risikomodellierung. Wir entwickeln fortschrittliche Modelle, die komplexe, nicht-lineare Zusammenhänge erfassen können, ohne dabei Transparenz und Erklärbarkeit zu opfern.
- Gradient Boosting und Random Forest für hochdimensionale Probleme
- Neuronale Netze für komplexe Muster in Finanzdaten
- Explainable AI-Ansätze für Transparenz und Nachvollziehbarkeit
- Hybride Modelle, die klassische und ML-Ansätze kombinieren
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Entdecken Sie unsere spezialisierten Bereiche des Risikomanagements
Entwickeln Sie ein umfassendes Risikomanagement-Framework, das Ihre Unternehmensziele unterstützt und absichert.
Implementieren Sie effektive operative Risikomanagement-Prozesse und interne Kontrollen.
Umfassende Beratung für die Identifikation, Bewertung und Steuerung von Markt-, Kredit- und Liquiditätsrisiken in Ihrem Unternehmen.
Umfassende Beratung für die Identifikation, Bewertung und Steuerung nicht-finanzieller Risiken in Ihrem Unternehmen.
Nutzen Sie moderne Technologien für ein datenbasiertes Risikomanagement.
Häufig gestellte Fragen zur Modellentwicklung
Was sind die zentralen Bestandteile eines robusten Risikomodells?
Ein robustes Risikomodell muss mehrere zentrale Bestandteile umfassen, um zuverlässige und aussagekräftige Ergebnisse zu liefern. Diese Komponenten bilden das Fundament für eine präzise Risikomessung und -steuerung im modernen Risikomanagement.
🧩 Konzeptionelles Rahmenwerk:
📊 Datengrundlage und -qualität:
⚙️ Statistische Methodik:
🔄 Validierung und Überprüfung:
🛡️ Implementierung und Governance:
Wie integriert man traditionelle statistische Methoden mit modernen Machine-Learning-Ansätzen?
Die Integration traditioneller statistischer Methoden mit modernen Machine-Learning-Ansätzen ermöglicht es, die Stärken beider Welten zu kombinieren und robustere, leistungsfähigere Risikomodelle zu entwickeln. Diese hybride Herangehensweise vereint bewährte statistische Fundamente mit der Fähigkeit moderner Algorithmen, komplexe Muster zu erkennen.
🔄 Komplementäre Stärken beider Ansätze:
🏗️ Architekturmodelle für hybride Ansätze:
📊 Methodische Integration in der Praxis:
🛠️ Implementierungsstrategien und Werkzeuge:
🧪 Praxisbeispiele für erfolgreiche Integration:
Welche Datenqualitätsanforderungen sind für zuverlässige Risikomodelle entscheidend?
Die Datenqualität bildet das Fundament jedes zuverlässigen Risikomodells. Ohne hochwertige Daten können selbst die fortschrittlichsten Modellierungstechniken keine verlässlichen Ergebnisse liefern – nach dem Prinzip "Garbage In, Garbage Out". Umfassende Datenqualitätsanforderungen müssen in allen Phasen der Modellentwicklung berücksichtigt werden.
🎯 Kernaspekte der Datenqualität:
📋 Spezifische Anforderungen an die Modellierungsdaten:
1
0 Jahre, um sowohl normale als auch Stressbedingungen zu erfassen.
🔍 Prozesse zur Sicherstellung der Datenqualität:
⚙️ Governance und Organisatorische Anforderungen:
💡 Fortgeschrittene Techniken und Best Practices:
Wie wählt man die geeignete Modellierungsmethodik für verschiedene Risikoarten?
Die Auswahl der geeigneten Modellierungsmethodik für verschiedene Risikoarten ist eine entscheidende strategische Entscheidung im Risikomanagement. Sie sollte systematisch erfolgen und sowohl die spezifischen Eigenschaften der Risikoart als auch geschäftliche und regulatorische Anforderungen berücksichtigen.
🧩 Systematischer Auswahlprozess:
📊 Methodik nach Risikoarten:
🔄 Berücksichtigung des Anwendungskontexts:
⚖️ Abwägung zwischen Komplexität und Praktikabilität:
🔬 Innovative Methodische Entwicklungen:
Wie entwickelt man robuste Kreditrisikomodelle für verschiedene Exposureklassen?
Die Entwicklung robuster Kreditrisikomodelle für unterschiedliche Exposureklassen erfordert einen maßgeschneiderten Ansatz, der die spezifischen Eigenschaften jeder Klasse berücksichtigt und gleichzeitig regulatorische Anforderungen erfüllt. Ein strukturierter Entwicklungsprozess und die Berücksichtigung klassenbezogener Besonderheiten sind entscheidend für präzise und zuverlässige Modelle.
🏦 Unternehmens- und Großkundenexposures:
🏠 Retail-Hypothekenfinanzierungen:
💳 Retail-Konsumentenkredite und Kreditkarten:
🏭 Spezialfinanzierungen (Projekt-, Objekt- und Rohstofffinanzierung):
🏢 Gewerbliche Immobilienfinanzierungen:
Wie integriert man makroökonomische Faktoren in Risikomodelle?
Die Integration makroökonomischer Faktoren in Risikomodelle ist entscheidend für die Erfassung systematischer Risiken und die Entwicklung zukunftsorientierter Prognosen. Eine durchdachte Einbindung dieser Faktoren ermöglicht es, die Auswirkungen wirtschaftlicher Entwicklungen auf verschiedene Risikoarten zu quantifizieren und proaktiv zu steuern.
🔍 Auswahl relevanter makroökonomischer Faktoren:
🔄 Methodische Ansätze zur Integration:
📊 Quantifizierung makroökonomischer Zusammenhänge:
⚙️ Implementierung in verschiedenen Risikoarten:
🔬 Validierung und Herausforderungen:
🛠️ Praktische Anwendungen und Best Practices:
9 / CECL): Nutzung makroökonomischer Prognosen zur Bestimmung erwarteter Kreditverluste über verschiedene Zeithorizonte.
Wie entwickelt man fortgeschrittene Marktpreisrisikomodelle?
Die Entwicklung fortgeschrittener Marktpreisrisikomodelle erfordert eine tiefgreifende Verbindung von finanzökonomischem Wissen, mathematisch-statistischer Expertise und praktischer Umsetzungskompetenz. Moderne Ansätze gehen weit über traditionelle Methoden hinaus und berücksichtigen komplexe Marktdynamiken, nicht-lineare Zusammenhänge und extreme Ereignisse.
📊 Evolutionsstufen der Marktpreisrisikomodellierung:
🔄 Modellierung nicht-linearer Marktdynamiken:
🔗 Fortgeschrittene Abhängigkeitsmodellierung:
📏 Fortgeschrittene Risikomaße und -metriken:
🔬 Modellierung von Extremrisiken und Stress-Szenarien:
⚙️ Implementierungs- und Governance-Aspekte:
🔄 Asset-Klassenspezifische Modellierungsansätze:
Welche Rolle spielen Stress-Tests in der Risikomodellierung?
Stress-Tests spielen eine zentrale Rolle in der modernen Risikomodellierung und bilden eine essentielle Ergänzung zu statistischen Modellen. Sie ermöglichen die Analyse extremer, aber plausibler Szenarien, die über den Erfahrungshorizont historischer Daten hinausgehen und liefern wichtige Erkenntnisse für die strategische Risikosteuerung.
🎯 Funktionen und Zielsetzungen:
🔄 Typologie und Methodik:
⚙️ Elemente eines umfassenden Stress-Test-Frameworks:
📊 Integration in den Risikomodellierungsprozess:
🔄 Kontinuierliche Weiterentwicklung:
Wie entwickelt man effektive Frühwarnsysteme im Risikomanagement?
Effektive Frühwarnsysteme (Early Warning Systems, EWS) sind essentiell, um Risiken zu antizipieren, bevor sie sich materialisieren. Sie ermöglichen proaktives Handeln und bilden eine entscheidende Brücke zwischen Risikominderung und chancenorientiertem Management. Die Entwicklung solcher Systeme erfordert eine durchdachte Kombination aus Datenanalyse, Modellierung und operativer Integration.
🔍 Grundlegende Komponenten eines Frühwarnsystems:
1
2 Monate vor der Risikorealisierung Signale liefern.
📊 Methodische Ansätze zur Signalidentifikation:
🔢 Indikatorauswahl nach Risikodomänen:
⚙️ Integration in Geschäftsprozesse und Entscheidungsfindung:
🛠️ Praktische Implementierungsschritte:
📈 Kontinuierliche Verbesserung und Backtesting:
Wie validiert man komplexe Risikomodelle?
Die Validierung komplexer Risikomodelle erfordert einen systematischen, multidimensionalen Ansatz, der sowohl quantitative als auch qualitative Aspekte berücksichtigt. Ein umfassendes Validierungsframework ist entscheidend, um Modellrisiken zu minimieren und das Vertrauen in die Modellergebnisse zu stärken.
🎯 Validierungsziele und -prinzipien:
🔍 Validierungsdimensionen:
⚙️ Validierungsmethoden für verschiedene Modelltypen:
🛠️ Praktische Implementierung eines Validierungsframeworks:
📋 Governance-Aspekte der Modellvalidierung:
Wie integriert man Expertenwissen in quantitative Risikomodelle?
Die Integration von Expertenwissen in quantitative Risikomodelle verbindet menschliche Erfahrung und Urteilsvermögen mit datengetriebenen Ansätzen. Diese Kombination ist besonders wertvoll in Situationen mit begrenzten Daten, seltenen Ereignissen oder neuen Risiken ohne historische Präzedenzfälle. Eine sorgfältige Methodenauswahl und strukturierte Prozesse sind entscheidend für eine erfolgreiche Integration.
🧠 Wertbeitrag von Expertenwissen in der Risikomodellierung:
🔄 Methodische Ansätze zur Wissensintegration:
⚙️ Strukturierte Prozesse für die Expertenwissensextraktion:
🔬 Anwendungsbeispiele in verschiedenen Risikodomänen:
Wie optimiert man die Balance zwischen Modellkomplexität und praktischer Anwendbarkeit?
Die optimale Balance zwischen Modellkomplexität und praktischer Anwendbarkeit ist eine zentrale Herausforderung in der Risikomodellierung. Während komplexere Modelle theoretisch genauere Ergebnisse liefern können, bringen sie auch erhöhten Implementierungsaufwand, geringere Transparenz und potenzielle Robustheitsprobleme mit sich. Ein durchdachter Ansatz ist erforderlich, um den optimalen Grad an Komplexität für den jeweiligen Anwendungskontext zu finden.
⚖️ Grundprinzipien für die Komplexitätsoptimierung:
🔍 Analyse der Komplexitätsdimensionen:
🛠️ Methodische Ansätze zur Komplexitätsoptimierung:
💼 Praktische Entscheidungshilfen und Vorgehensweisen:
🔄 Kontinuierliche Evaluierung und Weiterentwicklung:
Wie implementiert man fortschrittliche Modellierungstechniken für Emerging Risks?
Emerging Risks wie Klimarisiken, Cyberbedrohungen oder disruptive Technologien stellen besondere Herausforderungen für die Risikomodellierung dar. Die Entwicklung effektiver Modelle für diese Risiken erfordert innovative Ansätze, die über traditionelle Modellierungstechniken hinausgehen.
🔍 Besondere Herausforderungen bei Emerging Risks:
🌐 Fortschrittliche Modellierungsansätze für Emerging Risks:
Wie entwickelt man effektive Modelle für Liquiditätsrisiken?
Die Entwicklung effektiver Modelle für Liquiditätsrisiken erfordert einen ganzheitlichen Ansatz, der sowohl idiosynkratische als auch marktweite Liquiditätstreiber berücksichtigt. Anders als bei vielen anderen Risikoarten sind Liquiditätsrisiken durch ihre zeitkritische Natur, starke Interdependenzen und erhebliche Verhaltenskomponenten gekennzeichnet.
🌊 Grundlegende Dimensionen des Liquiditätsrisikos:
📊 Modellierungsansätze für verschiedene Liquiditätsrisikodimensionen:
Wie entwickelt man fortschrittliche KI-basierte Kreditrisikomodelle?
Die Entwicklung fortschrittlicher KI-basierter Kreditrisikomodelle bietet signifikante Potenziale zur Verbesserung der Risikobewertung durch die Erfassung komplexer, nicht-linearer Muster und die Integration heterogener Datenquellen.
🧠 Einsatzbereiche und Mehrwert von KI im Kreditrisikomanagement:
📊 KI-Methoden und ihre spezifischen Anwendungsbereiche:
Wie integriert man Modellrisikomanagement in die Gesamtrisikostrategie?
Die Integration des Modellrisikomanagements in die Gesamtrisikostrategie eines Unternehmens ist entscheidend, um die spezifischen Risiken aus der zunehmenden Nutzung komplexer Modelle für geschäftskritische Entscheidungen systematisch zu adressieren.
🎯 Strategische Verankerung des Modellrisikomanagements:
🏗️ Governance-Strukturen und Verantwortlichkeiten:
📋 Komponenten eines integrierten Modellrisikomanagement-Frameworks:
Wie entwickelt man neuronale Netzwerkmodelle für das Risikomanagement?
Neuronale Netzwerke bieten durch ihre Fähigkeit, komplexe nicht-lineare Zusammenhänge zu erfassen, besondere Vorteile für das Risikomanagement, erfordern jedoch eine spezifische Entwicklungsmethodik und sorgfältige Implementierung.
🧠 Architekturdesign für Risikomanagement-Anwendungen:
📊 Datenaufbereitung und Feature-Engineering:
🔄 Training und Optimierung:
🔬 Validierung und Interpretierbarkeit:
⚙️ Implementierung und Deployment:
Wie implementiert und operationalisiert man Risikomodelle erfolgreich?
Die erfolgreiche Implementierung und Operationalisierung von Risikomodellen erfordert eine systematische Herangehensweise, die technische, organisatorische und kulturelle Aspekte integriert. Der Übergang vom theoretischen Modell zum wertschöpfenden operativen Einsatz stellt oft die größte Herausforderung im Modelllebenszyklus dar.
🏗️ Implementierungsarchitektur und technische Integration:
🚀 Deployment-Strategien und MLOps:
📊 Operatives Modellmonitoring und Governance:
🤝 Organisatorische Integration und Change Management:
🔄 Kontinuierliche Verbesserung und Lebenszyklusmanagement:
Welche Best Practices sollte man bei der Modellentwicklung beachten?
Bei der Entwicklung von Risikomodellen haben sich über die Jahre bewährte Praktiken etabliert, die sowohl die methodische Qualität als auch die praktische Anwendbarkeit und Governance sicherstellen. Diese Best Practices decken den gesamten Modelllebenszyklus ab und sollten als Leitlinien für jedes Modellierungsprojekt dienen.
🎯 Strategische Ausrichtung und Problemdefinition:
📊 Datenmanagement und -qualität:
🧪 Modellierung und Validierung:
⚖️ Governance und Dokumentation:
🚀 Implementierung und Operationalisierung:
🔄 Monitoring und Weiterentwicklung:
Welche ethischen Aspekte müssen bei der Risikomodellierung berücksichtigt werden?
Die ethischen Dimensionen der Risikomodellierung gewinnen zunehmend an Bedeutung, da Modelle immer stärker Entscheidungen mit direkten Auswirkungen auf Individuen und Gesellschaft beeinflussen. Eine verantwortungsvolle Modellentwicklung erfordert die aktive Berücksichtigung ethischer Prinzipien über den gesamten Modelllebenszyklus.
⚖️ Fairness und Nicht-Diskriminierung:
🔍 Transparenz und Erklärbarkeit:
🛡️ Datenschutz und Datenethik:
🌐 Gesellschaftliche Auswirkungen und Verantwortung:
⚙️ Governance und Verantwortlichkeit:
🔄 Kontinuierliches ethisches Monitoring:
Erfolgsgeschichten
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Generative KI in der Fertigung
Bosch
KI-Prozessoptimierung für bessere Produktionseffizienz

Ergebnisse
AI Automatisierung in der Produktion
Festo
Intelligente Vernetzung für zukunftsfähige Produktionssysteme

Ergebnisse
KI-gestützte Fertigungsoptimierung
Siemens
Smarte Fertigungslösungen für maximale Wertschöpfung

Ergebnisse
Digitalisierung im Stahlhandel
Klöckner & Co
Digitalisierung im Stahlhandel

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