Erstellung eines regelbasierten Fuzzy-Entscheidungssystems zur Bonitätsbeurteilung von Unternehmen bei einer Kreditversicherung

Diplomarbeit von Hubert Zygan

Einleitung:

Bei der Allgemeinen Kreditversicherung AG werden monatlich etwa 50.000 Kreditentscheidungen getroffen und etwa 500.000 Limite überwacht. Ein solches Massengeschäft läßt sich nur zügig abarbeiten. wenn die Abläufe und Prozesse strukturiert sind und eine Unterstützung mit einer geeigneten EDV-Anlage gesichert ist. Der zweite Aspekt sind die Kosten, die im Rahmen der Kreditprüfung anfallen. Im Wettbewerb kann nur das Unternehmen bestehen. das seine Kostenstrukturen permanent verbessert. Daraus resultiert ein Zwang zur ständigen Rationalisierung und Automatisierung des Kreditprüfungsprozesses.

Dazu muß das EDV-gestützte IL-System zur automatischen Limitfestsetzung bessere Ergebnissse liefern, als es mit Hilfe des jetzigen COBOL-Programmoduls der Fall ist. Da die eingesetzten mathematisch-statistischen Methoden8 bei der Bonitätsprüfung keine besseren Ergebnisse liefern als die Kreditprüfer. muß sich das zu erstellende System an der Vorgehensweise der Kreditprüfer bei der Bonitätsprüfung orientieren. Somit würde eine Verbesserung des bestehenden Systems bedeuten, daß das zukünftige System ein ähnliches Entscheidungsverhalten wie die Kreditprüfer aufweisen muß.

Im Rahmen dieser Arbeit soll ein System zur automatischen Bonitätsbewertung erstellt werden. Ziel des zu erstellenden Systems ist es, die Arbeit der Kreditprüfer bei der Bonitätsprüfung nachzubilden. Dazu muß das zu erstellende System Wissen der Kreditprüfer, das in umgangssprachlicher Form vorliegt, verarbeiten können.

Dazu gehört die Verarbeitung linguistischer Unsicherheit. Unter linguistischer Unsicherheit wird die inhaltliche Unsicherheit oder Undefiniertheit unserer Sprache verstanden. Wörter wie 'durchschnittliche Ertragslage' oder 'gute Zahlungsweise' sind für die menschliche Kommunikation charakteristisch und meistens unproblematisch. Der Mensch besitzt die Fähigkeit, den jeweiligen Zusammenhang aus einer Vielzahl von Nebeninformationen, wie z. B. dem Zusammenhang, in dem ein Begriff benutzt wird, zu ergründen. Ein EDV-System hat diese Fähigkeiten nicht. Damit trotzdem eine Verarbeitung linguistischer Unsicherheit in einem EDV-gestützten System gelingen kann, muß es inhaltlich definiert werden.

Bei der Beobachtung der Arbeit der Kreditprüfer ist ein weiterer Aspekt aufgefallen, der in dem zu erstellenden System nachgebildet werden soll. Das System darf nicht sequentiell einzelne Merkmale eines Risikos betrachten. Vielmehr müssen mehrere Merkmale eines Unternehmens (Risiko) simultan betrachtet werden. Damit wird eine gegenseitige Kompensation einzelner Merkmale möglich. Eine Kompensation ist bei einer sequentiellen Vorgehensweise nicht möglich, da ein Merkmal, das Schwächen aufweist. nicht mehr durch ein nachfolgendes Merkmal mit einer sehr guten Ausprägung kompensiert werden kann. Das jetzige System unterbricht die Bonitätsprüfung an der Stelle, an der ein Merkmal nicht die gestellte Anforderung erreicht. Diese Vorgehensweise entspricht nicht der Arbeitsweise der Kreditprüfer.

Gang der Untersuchung:

In Kapitel 2 erfolgt eine Abgrenzung der Begriffe Kreditwürdigkeitsprüfung und Bonitätsbeürteilung. Darüber hinaus werden die Geschäftssparten einer Kreditversicherung vorgestellt.

Kapitel 3 stellt drei unterschiedliche Vorgehensweisen zur Bonitätsbeurteilung einander gegenüber: Verfahren per manueller Entscheidungshilfen, Verfahren auf der Grundlage von Vergangenheitsdaten und wissensbasierter Bonitätsbeurteilung. Die wissensbasierte Vorgehensweise zur Bonitätsbeurteilung wird in diesem Kapitel besonders ausführlich vorgestellt, da sie im Rahmen dieser Arbeit für die Erstellung eines automatischen Systems zur Bonitätsbeurteilung ausgewählt worden ist. Da das Wissen der Kreditprüfer größtenteils in linguistischen Beschreibungen vorliegt, die sich in verbal formulierten Regeln ausdrücken lassen, wurde im Rahmen dieser Arbeit ein regelbasiertes Fuzzy-System aufgebaut und das Konzept der linguistischen Variablen aus der Fuzzy Set Theorie angewendet.

Kapitel 4 beschreibt das erstellte regelbasierte Fuzzy-Entscheidungssystem zur Bonitätsbeurteilung. Ein Vergleich der Ergebnisse des erstellten Systems mit dem bisherigen IL-System erfolgt in Kapitel 5. Grundlage der Untersuchung war das von der Allgemeinen Kreditversicherung AG in Mainz zur Verfügung gestellte Zahlenmaterial.

In Kapitel 6 wird der gewählte Ansatz zur Bonitätsbeurteilung kritisch reflektiert. So dann wird dargestellt, welche Verbesserungen der in Kapitel 4 beschriebenen Vorgehensweise sinnvoll sind. Abschließend gibt Kapitel 7 eine Zusammenfassung der Arbeit und einen Ausblick auf weitere Entwicklungsmöglichkeiten.

Inhaltsverzeichnis: