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Die Anwendung von Machine-Learning-Verfahren durch Banken im Rahmen der Schätzung von Kreditrisikoparametern im IRBA-Kontext bietet eine breite Palette von Chancen und Herausforderungen. Dennoch müssen Banken die Herausforderungen und Risiken sorgfältig abwägen und sicherstellen, dass die erhöhten Anforderungen an menschliche Expertise und methodische Fachkenntnisse sowie die Wechselwirkungen mit relevanten rechtlichen Rahmenwerken berücksichtigt werden.

Die geplante Überarbeitung der Capital Reqirements Regulation (CRR III) umfasst verschiedene Änderungen an den Eigenkapitalanforderungen, die sowohl im Kreditrisikostandardansatz (KSA) als auch im Internal Ratings Based Approach (IRBA) teils verschärft werden. Im IRBA wird zusätzlich ein Output Floor eingeführt. Außerdem wird die Einstiegshürde in den IRBA gesenkt, indem ermöglicht wird, nur mit einem Teil der Portfolien in den IRBA zu wechseln. Dies erlaubt eine schlanke Umsetzung des IRBA bei gleichzeitig optimierter Eigenkapitalentlastung. Dieses Potenzial wird mit einer Beispielrechnung für ein fiktives Institut untersucht.