Krypto-Assets haben in den letzten Jahren stetig an Bedeutung gewonnen und rücken daher immer stärker in den Fokus der Regulierer. Mit diesem Artikel geben wir eine Übersicht über die aktuelle aufsichtsrechtliche Situation und gehen anschließend auf Unterschiede zur Behandlung von Krypto-Assets im Accounting ein.
WeiterlesenIn den letzten Jahren hat die Anwendung von Künstlicher Intelligenz (KI) und Machine Learning (ML) Verfahren im Alltag rapide zugenommen. Auch im Finanzsektor finden Machine Learning Algorithmen beispielsweise zur Identifikation von Geldwäsche- und Betrugsfällen sowie der Kunden- und Transaktionsüberwachung und Clustering vermehrt Anwendung. In naher Zukunft tun sich auch Anwendungsmöglichkeiten in Risikoabteilungen der Banken auf. ML und KI Verfahren könnten unter anderem im Bereich der Validierung von Modellen und auch in der Modellierung selbst das Risikomanagement der Zukunft bestimmen.
Einhergehend mit diesen Möglichkeiten erfolgt eine Weiterentwicklung der regulatorischen Richtlinien im Bereich Künstlicher Intelligenz und Risikobestimmung.
Im Folgenden geben wir einen Überblick über die Anwendungsmöglichkeiten, Herausforderungen und regulatorischen Hintergründe zu Machine Learning und Kreditrisiko.
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