Interpretierbarkeit maschineller Lernverfahren in der Kreditrisikomessung
- Die leistungsfähigen Verfahren des maschinellen Lernens halten unaufhaltsam Einzug in die verschiedensten Anwendungsbereiche im Finanzsektor. Während 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.
| Author of HS Reutlingen | Reichenberger, Volker; Schieborn, Dirk |
|---|---|
| URL: | https://www.kreditwesen.de/kreditwesen/themenschwerpunkte/inhalt/diesem-heft-id75323.html |
| URL: | https://www.wiso-net.de/document/ZFGK__5fed8f5f5b02079fdc917051927588fc2998c7f7 |
| ISSN: | 0341-4019 |
| Erschienen in: | Zeitschrift für das gesamte Kreditwesen |
| Publisher: | Knapp |
| Place of publication: | Frankfurt, M. |
| Document Type: | Journal article |
| Language: | German |
| Publication year: | 2021 |
| Volume: | 74 |
| Issue: | 20 |
| Page Number: | 6 |
| First Page: | 28 |
| Last Page: | 33 |
| DDC classes: | 330 Wirtschaft |
| Open access?: | Nein |
