Diese Arbeit wird sich mit den Möglichkeiten und Grenzen neuronaler Netze im Risikomanagementprozess befassen. Dabei werden zuerst die wesentlichen Grundlagen neuronaler Netze erläutert, im Anschluss daran werden die Anforderungen des Risikomanagementprozesses identifiziert. Nach der separaten Betrachtung der beiden Themengebiete werden die Erkenntnisse kombiniert. Dies geschieht durch einen Abgleich zwischen den Anforderungen des Risikomanagementprozesses und den Möglichkeiten neuronaler Netze. Als Fazit dieser Arbeit soll schließlich aufgezeigt werden, in welchen Handlungsfeldern neuronale Netze in den Prozess des Risikomanagements eingebunden werden können, aber auch welchen Grenzen diese unterliegen.
Durch die Entwicklungen innerhalb einer sich immer stärker globalisierenden Welt, besonders im Bereich der neuronalen Netze, wird dieser Bereich auch im Risikomanagement immer relevanter. Im Speziellen die steigende Verfügbarkeit von Daten im Zuge der Digitalisierung, ermöglicht es immer komplexere Prozesse mit Hilfe neuronaler Netze zu erfassen. Auch der Trend der Big-Data führt dazu, dass die für ein neuronales Netz essentiell wichtigen Trainingsdaten einfacher beschafft werden können und dabei auch mehr der wesentlichen Variablen erfasst werden können.
Eine Studie der IDC prognostiziert, dass die weltweite Datenmenge von aktuell 16,1 Zettabyte bis zum Jahr 2025 auf 163 Zettabyte ansteigen wird. Diese Verzehnfachung zeigt auf, dass das in der Analyse dieser Daten inhärent bestehende Potenzial, enorm ist.
Inhaltsverzeichnis
- Einleitung
- Einführung in die Bedeutung neuronaler Netze
- Allgemeine Erläuterung neuronaler Netze
- Lernregeln
- Einführung in den Risikomanagementprozess
- Risikomanagementprozess
- Anforderungen an den strategischen Risikomanagementprozess
- Anforderungen an den operativen Risikomanagementprozess
- Abgleich des neuronalen Netzes mit den Anforderungen des Risikomanagementprozesses
- Abgleich Anforderungen des strategischen Managementprozesses mit den Möglichkeiten neuronaler Netze
- Abgleich Anforderungen des operativen Managementprozesses mit den Möglichkeiten neuronaler Netze
- Fazit
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Die Seminararbeit befasst sich mit den Möglichkeiten und Grenzen neuronaler Netze im Risikomanagementprozess. Ziel ist es, die Funktionsweise neuronaler Netze zu erläutern und ihre Anwendbarkeit im Kontext des Risikomanagements zu untersuchen. Dabei werden sowohl die Vorteile als auch die Herausforderungen bei der Implementierung dieser Technologie betrachtet.
- Einführung in die Funktionsweise neuronaler Netze
- Anforderungen an den strategischen und operativen Risikomanagementprozess
- Abgleich der Anforderungen des Risikomanagementprozesses mit den Möglichkeiten neuronaler Netze
- Potentiale und Grenzen von neuronalen Netzen im Risikomanagement
- Fazit: Chancen und Risiken der Nutzung neuronaler Netze im Risikomanagement
Zusammenfassung der Kapitel
Die Einleitung stellt die Relevanz des Themas "Möglichkeiten und Grenzen neuronaler Netze im Risikomanagementprozess" dar und skizziert den Aufbau der Arbeit. Das zweite Kapitel erläutert die Funktionsweise und die Lernregeln neuronaler Netze. Dabei werden die grundlegenden Konzepte und die Architektur von neuronalen Netzen vorgestellt. Das dritte Kapitel führt in den Risikomanagementprozess ein und beschreibt die Anforderungen an den strategischen und den operativen Risikomanagementprozess. Das vierte Kapitel analysiert die Möglichkeiten und Grenzen neuronaler Netze im Kontext des Risikomanagementprozesses. Es werden die Vorteile und Herausforderungen der Integration von neuronalen Netzen in den strategischen und den operativen Risikomanagementprozess beleuchtet.
Schlüsselwörter
Neuronale Netze, Risikomanagement, Strategisches Risikomanagement, Operatives Risikomanagement, Lernregeln, Algorithmen, Künstliche Intelligenz, Data Analytics, Big Data, Prädiktive Modellierung, Chancen, Risiken.
- Citation du texte
- Anonym (Auteur), 2018, Riskomanagement mit neuronalen Netzen, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/412504
