Jetzt tauchen wir tiefer in die wissenschaftlichen Grundlagen, den Projektstand und die Ziele der KI im Risikomanagement ein.
Artikel von Günther Angerbauer und Andreas Stöckl in “CFO Aktuell”
Über unser Forschungsprojekt CRISAM.AI mit der FH Hagenberg haben wir schon des Öfteren berichtet, aber jetzt geht es noch einmal tiefer hinein in die wissenschaftlichen Grundlagen, den aktuellen Stand des Projekts und die Ziele, die erreicht werden sollen mit der Nutzung von Künstlicher Intelligenz im Risikomanagement.
Die Projektleiter FH Prof. Dr. Dipl.-Ing. Andreas Stöckl und Ing. Mag. Günther Angerbauer haben sich zusammengetan und einen Artikel für das Magazin CFO Aktuell – Zeitschrift für Finance und Controlling geschrieben. Dieser wurde im März 2022 veröffentlicht (16. Jahrgang, Nr.2).
Auf den Punkt gebracht
EINEN KURZEN AUSZUG AUS DEM ARTIKEL FINDEN SIE HIER:
Wir haben eine Methode für die Erkennung von Anomalien auf multidimensionalen Zeitreihendaten entwickelt und dies mit Clustern aus Nachrichtenartikeln kombiniert, um automatisch mögliche Risiken für Unternehmen zu erkennen. Dazu sammeln wir Daten wie zum Beispiel die Anzahl der Artikel, Anzahl positiver und negativer Artikel sowie den Aktienwert. Diese Datensätze werden dann mit Hilfe einer Datenzusammenführung kombiniert, was zu einem einzelnen Zeitreihendatensatz führt. Mit diesem Datensatz haben wir dann eine Anomalieerkennung durchgeführt, um relevante Ausreißer zu finden. Parallel dazu, haben wir Nachrichtencluster mit einer Reihe von Nachrichtenartikeln gefunden, die sich auf ein Ereignis aus der realen Welt beziehen. Für jeden dieser Cluster extrahierten wir relevante Schlüsselwörter und verglichen sie mit einer vordefinierten Liste. Die Schlüsselwörter in dieser vordefinierten Liste werden dann mit einem bestimmten Risiko verknüpft, sodass wir mögliche Risiken innerhalb der Cluster finden. Schließlich kombinierten wir die Ergebnisse der beiden vorherigen Schritte und überlagerten die Zeitstempel der Anomalien mit der Zeitspanne des Clusters. Wenn ein Cluster, der ein Risiko enthält, sich nun mit dem Zeitstempel einer Anomalie überschneidet, schließen wir, dass die Risiken als „echte“ Risiken betrachtet werden können. Für die Zukunft planen wir, den Ansatz durch eine Trendanalyse zu erweitern, um die Wahrscheinlichkeit des Auftretens von Risiken zu ermitteln. Darüber hinaus wird das System um einen Warnmechanismus erweitert, der eine frühzeitige Erkennung möglicher Risiken ermöglicht und dem Risikoeigentümer die Möglichkeit geben soll, Gegenmaßnahmen zu ergreifen.
Wer tiefer einsteigen möchte in das Thema, findet hier den kompletten Artikel als Download oder das gesamte Magazin auf CFO Aktuell.
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