24. Kreditrisikomanagement, algorithmische Fairness und Datenschutzgesetze: ein Rahmen für die Modellierung

Das Kapitel 'Kreditrisikomanagement, algorithmische Fairness und Datenschutzgesetze: ein Rahmen für die Modellierung' beleuchtet die zunehmende Nutzung von Künstlicher Intelligenz im Kreditrisikomanagement moderner Banken. Es betont die wachsende Anzahl aufsichtsrechtlicher Anforderungen, die im Rahmen von Basel III umgesetzt werden müssen, und die steigende Sensibilität der Gesellschaft gegenüber der Verwendung sensibler Daten. Der Beitrag konzentriert sich auf die Lücke in der Forschung zur algorithmischen Voreingenommenheit und Fairness im Kreditrisikomanagement und bietet konkrete Ansätze zur Anpassung bestehender Modellierungspraktiken. Es wird diskutiert, wie sensible Daten in der Modellierung verwendet werden können, um Diskriminierung zu vermeiden, und welche technischen Werkzeuge aus dem fairen maschinellen Lernen dafür geeignet sind. Der Fokus liegt auf der Integration dieser neuen Tools in das bestehende Rahmenwerk des Kreditmanagements. Besonderes Augenmerk wird auf die ethischen und regulatorischen Aspekte gelegt, die die Fairness in der Kreditvergabe betreffen. Der Beitrag schließt mit einem Ausblick auf die Notwendigkeit eines öffentlichen Diskurses zur Legitimierung der Erhebung sensibler Daten und der Definition von algorithmischer Diskriminierung.