Musterlösungen - Cognitive Computing - page 493

• Clustering : Aufgrund der Eigenschaften von Objekten sollen diese in Gruppen einge-
teilt werden, die in sich möglichst ähnlich sind und sich von den anderen Gruppen si-
gnifikant unterscheiden. Die Clusteranalyse ist ein übliches Verfahren der statistischen
Datenanalyse.
• Numeric Prediction : Im Gegensatz zur Klassifikation, bei der zu einem Objekt eine
Zuordnung herauskommt, soll hier eine Zahl ermittelt werden. Ein Beispiel für diesen
Bereich sind lineare Modelle.
Als konkretes Beispiel für die Validierung wird aufgrund dessen generischen Charakters
ein Anwendungsfall aus dem Finanzdienstleistungsbereich gewählt. Dort hängt die Ver-
gabe von Krediten im Regelfall von der Bereitschaft und Fähigkeit der Kunden ab, die
anfallenden Zins- und Tilgungsraten bedienen bzw. bezahlen zu können. Banken stufen
potenzielle Kunden vor Kreditvergabe entweder als problemlos oder als Problemfall ein.
Anträge als Problemfälle werden dann intensiver geprüft und je nach Ausgang dieser Prü-
fung entweder angenommen oder ggf. abgelehnt. Die Einstufung erfolgt auf Basis von
charakteristischen Merkmalen der Kunden hinsichtlich ihrer persönlichen, wirtschaftli-
chen und rechtlichen Situation. Als solche Merkmale kommen beispielsweise in Betracht:
• Bereits bestehende Kredite zurückgezahlt (ja; nein)
• bestehendes laufendes Konto bei der Bank (nein; ja, aber im Minus; ja, mit geringem
Betrag; ja, als Gehaltskonto oder in beträchtlicher Höhe)
• Laufzeit des Kredits (in halben Jahren, bis zu 5 Jahren)
• bisherige Zahlungsmoral (von schlecht bis sehr gut)
• Verwendungszweck des Kredits (PKW; Möbel; Radio/Fernsehen; Haushalt; Reparatu-
ren; Ausbildung; Urlaub; Umschulung; Betrieb; Sonstiges)
• Darlehenshöhe (in insgesamt 10 Kategorien von < 500 bis > 20.000 €)
• Sparkonto oder Wertpapiere vorhanden (nach Anlagenhöhen gestaffelt)
• Dauer der Beschäftigung bei derzeitigem Arbeitgeber
• Ratenhöhe in % des verfügbaren Einkommens
• Familienstand und Geschlecht
• weitere Schuldner/Bürgen beteiligt
• in der jetzigen Wohnung seit wie vielen Jahren
• Vermögen vorhanden (Haus- und Grundbesitz; Bausparvertrag, Lebensversicherung;
PKW, Sonstiges; keins)
• Alter (in Altersklassen)
• weitere Ratenkredite anderswo (andere Bank; Kauf-/Versandhaus; keine)
• Art der Wohnung (Miete; Eigentum; kostenlos überlassen)
• Anzahl bisheriger Ratenkredite einschl. des laufenden
• Beruf (nicht beschäftigt, ungelernt nicht sesshaft; ungelernt sesshaft; Facharbeiter,
• gelernte Angestellte, Beamte bis mittlerer Dienst; Führungskraft,
• selbstständig, Beamter höherer Dienst)
• Anzahl unterhaltsberechtigter Personen, die zu versorgen sind