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Consumer Credit-Risk Models Via Machine-Learning Algorithms

Autor(en)
Amir E. Khandani, Adlar J. Kim, Andrew W. Lo
Tags
Transparenz und Erklärbarkeit Tag entfernen Daten Tag hinzufügen Modellvorhersagen Tag hinzufügen
Artikeldetails
Intro verfasst von
Alexandra Kapp
Intro

Der Traum vom eigenen Haus – fast jeder muss hierfür einen Kredit aufnehmen. Doch wie kreditwürdig ist jemand? Khandani und Kollegen forschten bereits 2010 dazu, wie maschinelles Lernen für diese Frage eingesetzt werden kann. Im folgenden Jahrzehnt wurden eine Vielzahl weiterer KI-Modelle zum Kreditscoring vorgestellt, die Grundidee blieb jedoch die gleiche. Wie funktionieren diese Modelle, und welche Chancen und Risiken ergeben sich, wenn sie Entscheidungen über Kreditwürdigkeit treffen?

Bei te.ma veröffentlicht
Aug 21, 2023

Veröffentlichungsdatum
Jun 10, 2010
Quelle
Journal of Banking and Finance
Band
34