@article{ReichenbergerSchiebornVorgrimler2021,
  author    = {Reichenberger, Volker and Schieborn, Dirk and Vorgrimler, Stephan},
  title     = {Interpretierbarkeit maschineller Lernverfahren in der Kreditrisikomessung},
  journal   = {Zeitschrift f{\"u}r das gesamte Kreditwesen},
  volume    = {74},
  number    = {20},
  issn      = {0341-4019},
  url       = {https://www.wiso-net.de/document/ZFGK__5fed8f5f5b02079fdc917051927588fc2998c7f7},
  institution = {NXT Nachhaltigkeit und Technologie},
  pages     = {28 -- 33},
  year      = {2021},
  abstract  = {Die leistungsf{\"a}higen Verfahren des maschinellen Lernens halten unaufhaltsam Einzug in die verschiedensten Anwendungsbereiche im Finanzsektor. W{\"a}hrend sie von einer großen Gemeinschaft von Forschern und Anwendern laufend weiterentwickelt werden, nimmt sich auch die Bankenaufsicht dieses Themas aktiv an und bezieht in Richtlinien und Diskussionspapieren Stellung.},
  language  = {de}
}