Professor Rommelfanger en de OK-Score

Vorteile von Fuzzy-Expertensystemen

Werden mathematisch-statistische Methoden zum Aufbau von Credit Rating-Systemen verwendet, so müssen die „soft facts“ in einem zweiten Schritt ergänzend verarbeitet werden, zeigt Professor Droktor Heinrich Rommelfanger in seinem Beitrag zu den Ratingmethoden auf im Buch von Oliver Everling, Klaus Hohlschuh und Jens Leker (Herausgeber): Credit Analyst (http://www.credit-analyst.eu), Oldenbourg Wissenschaftsverlag, München, http://www.oldenbourg.de, gebundene Ausgabe, 1. Auflage 2008, ISBN 978-3-486-58688-6.

Die ergänzende Verarbeitung von "soft facts" geschieht heute zumeist noch durch subjektive Bewertung des Kreditsachbearbeiters oder anhand simpler Bewertungsverfahren, berichtet Rommelfanger. Um die gestiegenen Anforderungen von Basel II zu erfüllen und auch aus Kostengründen sollte auch dieser Teil mithilfe künstlicher Intelligenz automatisiert werden. Hier bieten sich die Fuzzy-Expertensysteme als Ergänzung oder auch als ganzheitlicher Ansatz an. Mittlerweile existieren auch leistungsfähige Softwaretools zur Erstellung ausdrucksstarker Expertensysteme.

Vorteile von Fuzzy-Expertensystemen stellt Rommelfanger anhand einer Reihe von Punkten heraus: Selten vorhandenes Wissen wird gesichert, vervielfältigt und einem größeren Anwenderkreis zugänglich gemacht. Durch effiziente Nutzung vorhandenen Wissens lässt sich eine Produktivitätssteigerung beziehungsweise Kosteneinsparung erzielen. Die Beurteilung komplexer Sachgebiete wird bezüglich ihrer Objektivität und Konsistenz verbessert, besonders dann, wenn mehrere Experten an der Entwicklung des wissensbasierten Systems beteiligt sind.

Durch die hohe Transparenz und Nachvollziehbarkeit des Entscheidungsprozesses wird das Verständnis und die Akzeptanz von Seiten des Anwenders gesteigert. Die Formulierung von Expertenregeln dient (auch) der Selbstreflektion des Experten. Die Nachvollziehbarkeit des Entscheidungsprozesses ermöglicht es dem Anwender, begründete Änderungen vorzunehmen, so dass ein kontinuierlicher Verbesserungsprozess Gewähr leistet wird. Es können beliebig skalierte Merkmale verarbeitet werden. Fuzzy-Expertensysteme sind daher der ideale Weg zur Verwertung „weicher Faktoren“.

Nachteil von Fuzzy-Expertensystemen: Die Güte eines Expertensystems hängt von dem Wissen der Experten ab. Daher sollte neben dem Erfahrungswissen auch stets Datenwissen beim Aufbau des Systems Verwendung finden. Auch sollten Expertensysteme empirisch überprüft werden.

Tja : Die Güte hängt vom dem Wissen der Experten ab und sollten Expertensysteme empirisch überprüft werden.

Ich bin so einig mit diesen Gedanken und freue mich auf diese Unterstützung vom OK-Score, der seit 1996 auf Grund van Fuzzy Logics aufgebaut wurde. Im Rahmen von empirischen Überprüfungen steht der OK-Score des höllandischen Börseindex AEX seit 1999 zur Verfügung und beweist er seit 2005 ein bessere Renditte als den AEX selbst, den S&P 500, Skagen Global, Magellan, und sogar Warren Buffet.