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Abbildung: FlexFinance erfüllt alle aufsichtsrechtlichen Anforderungen


Zum Beispiel fordert IFRS 9 die Umsetzung neuer komplexer und umfassender Vorschriften zur Risikovorsorge (Wertminderung). Die Einführung des Modells der erwarteten Kreditverluste („Expected Credit Losses“) hat natürlich keinen Einfluss auf das Zahlungsverhalten der Kunden. Die Summe der Nettozahlungen hängt nicht von der angewandten GAAP ab. Jedoch werden die Gewinne und Verluste, die zu einem bestimmten Zeitpunkt innerhalb der Lebensdauer eines Finanzinstruments ausgewiesen werden müssen, durch die Umsetzung des IFRS 9 beeinflusst. Dieser Zeitfaktor wirkt sich auf Gewinn und Verlust, risikogewichtete Aktiva und Standardrisikokosten aus. Infolgedessen hat dieser Zeitfaktor auf die Gesamtbanksteuerung Einfluss, einschließlich Kapital- und Risikomanagement, aufsichtsrechtlichem Meldewesen, Ertragssteuerung und Finanzbuchhaltung.

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Herkömmliche, konventionelle Ansätze sind ausreichend für die Berechnung von erwarteten Kreditausfällen gemäss gemäß Aufsichtsrecht. Diese Ansätze können auch für eine grobe, allgemeine Geschäftsanalyse verwendet werden.
Um jedoch Geschäftsentscheidungen zu verbessern, sollte ein Ansatz angewandt werden, der das gesamte individuelle Kundenprofil und alle Geschäftsparameter berücksichtigt. Das maschinelle Lernen berücksichtigt diese Parameter beim Training des neuronalen Netzwerks. Ungenauigkeiten durch manuelle Einstufung und manuelle Segmentierung werden auf diese Weise vermieden.

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Abbildung: Die Verwendung des gesamten Kundenprofils in einem neuronalen Netzwerk