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Sonstige


In 1890, a company was founded in the USA that eventually developed into a leading brand. 80 years after its inception, the company had a market share of approximately 90% in its core field of business: film and photography. The company’s name is Kodak. Kodak was known for its top performance and the forward-looking view of its engineers. These engineers invented the digital camera in 1975. In spite of its long and successful company history, Kodak went bankrupt in 2012. The opportunities provided by the company’s breakthrough technology and its engineering prowess may not have been fully leveraged by the management. Kodak may provide a useful lesson and an incentive for leaders to manage and leverage disruptive technologies.
From today’s view, we believe that machine learning and deep learning are such disruptive technologies that should be leveraged. Advanced computing methods have become more and more popular alongside advances in the emergence of big data. In the finance and banking sector, increasing demand for more efficient approaches has been seen especially in the field of machine learning. The field was originally devoted to developing algorithms in artificial intelligence. In response to its significant advances, however, machine learning and its subfield of deep learning have emerged as breakthroughs with vast applications in a wide array of fields.
In our paper, we discuss the existing definitions as well as our thoughts on some of the applications of machine learning and deep learning. We will provide an insight into the significance of artificial intelligence in the banking industry, in particular and its response to big data market forces, with a focus on German Banks. To illustrate the breadth of the field’s significance, we will also address the automotive industry in Germany and its connection to machine learning technologies. To deepen our understanding of the subject, we will explain the mathematical background behind deep learning and its intersection with artificial neural networks. We will provide a brief look into the subject of Blockchain and its relevance to artificial intelligence. A second part of this paper will analyze the practical implications (use cases) of the technologies and their expected developments in the short and long term.
[Authors: Farhad Khakzad, Sangmeng Li, Pablo Arboleda]
farhad_khakzad 856 Downloads 15.02.2018
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This article aims to initiate a debate that has not taken place in monetary economics thus far. In order to finance and regulate global commons, we traditionally rely on a monetary monoculture. In spite of all the intellectual and mathematical scrutiny devoted to the topic, the debate ultimately boils down to austerity or stimulus, to regulatory and redistributive efforts. None of the official academic positions really address the nature of the monetary system itself and its negative impact on sustainability, and thus fail to provide an answer to the question of how to really finance our commons and our future. This is exemplified in the current debate on the so-called Sustainable Development Goals (SDGs) endorsed by the UN in 2015. The present text aims to provide arguments for a parallel, optional, complementary green quantitative easing in order to overcome these constraints. This argument goes beyond regulatory efforts and co-financed redistribution. The advantages of implementing this or a similar mechanism are manifold: firstly, it can be implemented in a fast and targeted manner and is relatively cheap. Secondly, it would have an anticyclical, anti-inflationary and resilient impact on our trading and payment system. Thirdly, it builds on findings in systems theory, thus avoiding the tedious discussion between the different schools of economics. Fourthly, it addresses findings in the life sciences (neurobiology and clinical and social psychology) in order to provide a match for real human behavior (beyond the homo oeconomicus). Fifthly, it addresses the magnitude, volume and significance of the global challenges ahead. In short: The real tragedy of the commons is based on a new kind of thinking on how to design a monetary ecosystem to make the world a better place.
brunnhuber 645 Downloads 06.08.2017
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Eine "make or buy"-Analyse führt häufig zu einer Entscheidung für Auslagerung / Delegation von Aufgaben auf Externe. In der arbeitsteiligen, globalen und vernetzten Welt werden sehr viele Leistungen, wie Lieferung von Material, Erstellung von Komponenten, aber auch Erbringung von sonstigen Leistungen, ausgelagert.
Bei der Betrachtung des Verhältnisses von Auftraggebern zu (externen) Auftragnehmern unter Compliance-Gesichtspunkten besteht insbesondere bezüglich des Themas "Scheinselbstständigkeit" das Problem, dass diverse Rechtsgebiete (Arbeitsrecht/Organisationsrecht, Deliktsrecht und dergleichen mehr), aber auch Wissenschaftsdisziplinen (Recht, Betriebswirtschaftslehre, et cetera) sich scheinbar widersprechen oder beim Rechtsanwender inkorrekte Ansichten auslösen. So wird im Arbeits-, Steuer-, und Sozialversicherungsrecht sehr schnell von einer Arbeitnehmereigenschaft respektive von "Scheinselbstständigkeit" ausgegangen, wenn von "Aufsicht", "Weisungen" sowie von "Kontrolle" die Rede ist.
[Quelle: Sonderdruck aus Scherer / Fruth (Hrsg.): Integriertes Personal-Managementsystem mit Governance, Risk & Compliance, 2017]
scherer 921 Downloads 24.07.2017
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Das Bundesministerium für Verkehr und digitale Infrastruktur (BMVI) publizierte Anfang 2015 die "Sicherheitsstrategie für die Güterverkehrs- und Logistikwirtschaft – Schutz kritischer Infrastrukturen und verkehrsträgerübergreifende Gefahrenabwehr". Dieses Dokument offenbart erhebliche Erkenntnisdefizite hinsichtlich der Kritikalität logistischer Infrastrukturen durch potenzielle Bedrohungen wie Naturkatastrophen, Unfälle oder terroristische Angriffe. Damit wird deutlich: Deutschland ist auf Risiken, die nach Eintritt einen wesentlichen Einfluss auf die logistische Infrastruktur haben, nur bedingt vorbereitet. Im Rahmen des Projektes RIMA-KIL "Risikomanagement für kritische Infrastrukturen in der Logistik" wurden nun verschiedene Ansätze zur Identifizierung und Bewertung von Risiken für die kritische logistische Infrastruktur entwickelt, untersucht und katalogisiert. Das entstandene Methodenset, welches sich Methoden sowohl des Risikomanagements als auch des Operations Research bedient, gibt dem Anwender einen umfassenden Überblick über existierende und praxiserprobte Ansätze. Ferner gibt es in vielen Fällen eine Bewertung über die Anwendbarkeit im logistischen Kontext an.
Romeike 1515 Downloads 03.07.2017
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Die Aufnahme zusätzlichen Fremdkapitals für Investitionen "hebelt" die Eigenkapitalrendite im besten Fall deutlich nach oben. Eine simple Investitionsbetrachtung über den Kapitalwert verdeckt jedoch die dahinter stehenden Unsicherheiten und Risiken. Über eine Verbindung des financial leverage mit dem operating leverage und einer begleitenden Monte-Carlo-Simulation wird am Beispiel eines Handelsunternehmens rasch deutlich weshlab diese Strategie riskanter sein kann als sie auf den ersten Blick erscheint [erschienen in Controller Magazin Heft 3/2017, mit freundlicher Genehmigung]
rieg0 1598 Downloads 28.05.2017
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Model risk management plays a significant role in today's financial marketplace. Apart from other types of risk such as market risk and credit risk, model risk is the risk within a model indicating whether the model is incorrect or misused. The outcomes and reports based on the used model significantly influence the decision making process of any financial institutions or organizations regarding future events.
This article addresses model risk in financial domains involving risk management in the context of new regulations and requirements. We first review the major quantitative methods involved in risk forecasting and the two distinct approaches towards defining model risk: the value approach and the price approach. Then, we discuss model risk from regulatory and accounting perspectives, in light of the decisive roles of BCBS 239 and IFRS 9 and their associated challenges. We further discuss the recent regulatory developments on model risk management.
samae.bagheri 1793 Downloads 01.11.2016
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Dieser Beitrag liefert eine theoretische Klärung des Risikobegriffs für die interdisziplinäre Risikoforschung mit der pragmatischen Absicht zur potentiellen Verbesserung der Risikoidentifikation zugleich für das Risikomanagement. Einerseits gibt es verschiedene Vorschläge zur Definition und Konzeption von "Risiko" und andererseits herrscht eine Diskrepanz zwischen objektiven (realistischen) und subjektiven (relativistischen bis konstruktivistischen) Ansätzen. In Übereinstimmung mit der Argumentation von T. Aven ist jede Risikoevaluation abhängig von der Qualität und Gültigkeit von Daten und der Verlässlichkeit der Evaluation selbst, weshalb eine objektive Risikoevaluation nicht möglich erscheint. Einen Ausweg daraus bietet das Beachten von Vorwarnungen, wie es mit verschiedensten Konzepten durchgeführt wird: "Near Misses" aus der Industrie, "Critical Incidents" aus der Medizin, "Early Warning Signals" aus der Ökologie, "Weak Signals" aus der Unternehmensführung. Auf dieser Grundlage lässt sich ein Risikobegriff beschreiben, welcher theoretisch konsistent die verschiedenen Ansätze stringent verknüpft und zugleich realitätsnahe Risikoevaluationen (Erkennung + Identifikation + Bewertung) erlaubt, dabei aber typische Schwächen vermeidet. Dieser Risikobegriff basiert auf der Idee einer ständigen Änderung der Informationsgrundlage und erlaubt daher in einer erweiternden Anwendung Risikotrendanalysen. Dies wird mittels der Übertragung des Konzepts von Near Misses im Kontext der Technikfolgenabschätzung demonstriert. Dieser Beitrag ist daher eine tentative Erprobung der vorgestellten Grundlegung und weiterführende Fragen wären genauso zu klären, wie eine weitere empirische Ausweitung bei ausreichender Eignung.
brunnhuber-abed-navandi 3273 Downloads 13.09.2016
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Warum sollte sich das Risikomanagement und das Controlling weiterentwickeln. Eine Lösung besteht in der Verzahnung von beiden Funktionen. Dieser Beitrag widmet sich den folgenden Fragen: Wie lassen sich diese beide Funktionen verbinden? Worin besteht der Nutzen der Integration? Welche Anforderungen sind erforderlich? In welchen Unternehmensbereichen bestehen Möglichkeiten für eine Verbindung? Denn die Integration der beiden Funktionen ist ein zukunftsweisender Weg - ein Schritt zur risikoorientierten Unternehmensführung.
benjamin-schilling 2770 Downloads 17.05.2016
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Alles mit allem vernetzen: Das ist kein neuer Gedanke und doch haben gerade Energieversorger und Technologieanbieter das Thema eines intelligenten Energiemanagements für sich entdeckt. "Smart City" heißt die Parole. Doch was steckt dahinter und welche Chancen und Risiken stehen hinter dem intelligenten Energiemanagement der Zukunft? gis.Business sprach mit Frank Romeike, Experte für Risikomanagement, sowie mit Kurt Meyer, Chief Risk Officer der Swissgrid AG. [Quelle: gispoint.de/artikelarchiv/gis/2016/gisbusiness-ausgabe-012016.html]
Romeike 1829 Downloads 07.03.2016
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Risiko liegt meist in den dunklen Seitengängen einer unbekannten Zukunft verborgen. Es ist weder das Halbdunkel des Orakels noch das Spiegelbild der Vergangenheit! Der zukünftigen Ungewissheit des Lebens standen die Menschen in der Antike vollkommen hilflos und schicksalsergeben gegenüber. Wenn etwa in der Antike die Griechen eine Vorhersage über potenzielle Ereignisse von morgen suchten, berieten sie sich nicht mit ihrem Risikomanager, sondern wandten sich an ihr Orakel.
[Der Text basiert auf dem Vorwort der Autoren im Praxishandbuch Risikomanagement und ist parallel in der Zeitschrift schweitzerforum, Ausgabe 02|15, erschienen]
Gleissner 825 Downloads 29.07.2015
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