Machine Learning im IRB?
Die EBA veröffentlichte am 11. November 2021 ein Diskussionspapier zum Einsatz von Machine Learning im Kontext der regulatorischen Eigenkapitalermittlung für Kreditrisiken im IRB. Ziel ist die Schaffung eines gemeinsamen Verständnisses der resultierenden Chancen und Herausforderungen im Einklang mit den Vorgaben der CRR. Die EBA bittet um Rückmeldung bezüglich diverser Fragestellungen bis zum 11. Februar 2022. Darauf basierend sollen prinzipienbasierte Anforderungen abgeleitet werden, um den europaweit harmonisierten Einsatz von ML-Methoden voranzutreiben.
Bisher weisen ML-Modelle im IRB-Kontext in der Anwendungspraxis nur ergänzenden Charakter auf, wenn sie beispielweise bei der Modellvalidierung, der Datenaufbereitung, der Variablenselektion oder der Risikodifferenzierung zum Einsatz kommen. Unter Einhaltung der regulatorischen Rahmenbedingungen ist jedoch auch das hauptsächliche Abstellen auf ML-Modelle für die Risikoparameterprognosen prinzipiell denkbar.
Die übergreifende Anforderung stellt dabei die Vermeidung von „Black Boxes“ dar, was insbesondere an der Modellkomplexität sowie an ihrer Transparenz und Interpretierbarkeit auszumachen ist. Auch die ökonomische Fundierung der abgeleiteten Zusammenhänge wird betont, ebenso wie das Spannungsfeld zwischen der Generalisierungsfähigkeit der Modelle auf der einen sowie mögliches Overfitting auf der anderen Seite. Zu diesem Zweck gibt das Diskussionspapier einen Überblick über die wesentlichen Interpretationstechniken fortgeschrittener ML-Modellansätze, um ein umfangreiches Verständnis der resultierenden Modelle zu erlangen. Zielbild der Modellierung sollte die Vermeidung übermäßiger Komplexität sein, falls einfachere Modellansätze mit einer angemessenen Anzahl an Inputfaktoren basierend auf strukturierten, repräsentativen Daten nicht zu weit hinter komplexeren Ansätzen im Sinne der Modellperformance zurückstehen.
Eingegangen wird in diesem Kontext ebenfalls auf die Notwendigkeit einer ausreichenden und der jeweiligen Position angemessenen Qualifizierung. Dies bezieht neben Mitarbeitern der Modellentwicklungseinheit, der Modellvalidierungseinheit und der Kreditrisikokontrolleinheit ebenfalls die Modellanwender sowie das Management mit ein. High-Level-Dokumentationen zur Beschreibung der wesentlichen Faktoren und Abhängigkeiten sind essenzieller Bestandteil, um ein angemessenes Verständnis des Managements sicherzustellen.
Weiterhin wird die Aktualisierungshäufigkeit von Modellen thematisiert. In diesem Zusammenhang relevant sind ebenfalls die Anforderungen an die Validierung von Modellen sowie die Änderung von zugelassen IRB-Modellen vor dem Hintergrund der Delegierten Verordnung (EU) Nr. 529/2014.