Erweiterung des Machine Learning-gestützten Risikocontro ... / 5 Anwendungsfälle für Synthetic Control im Risikocontrolling

Es gibt verschiedene Anwendungsbereiche, in denen Synthetic Control eingesetzt werden kann, um das Risikocontrolling zu verbessern und damit das finanzielle Risiko für Unternehmen zu minimieren. Einige mögliche Anwendungsfälle sind:

In diesem Schritt des Target Setting Prozesses setzen sich ebenfalls die wesentlichen Vertreter der jeweiligen Einheiten zusammen, um die Zielwerte der tieferliegenden Einheiten zu diskutieren und zu verabschieden.

• Risikobewertung von Krediten: Synthetic Control kann bei der Risikobewertung von Krediten eingesetzt werden, um das Risiko einzelner Kreditnehmer mit dem Risiko von synthetischen Personen zu vergleichen. Dies kann dazu beitragen, das Risiko von Krediten besser einzuschätzen und damit das finanzielle Risiko für Banken zu minimieren.
• Risiko von Investitionen: Auch bei der Risikobewertung von Investitionen kann Synthetic Control eingesetzt werden, z. B. bei der Entscheidung, ob eine Investition in ein neues Land oder ein neues Unternehmen sinnvoll ist. Durch den Vergleich des Risikos der Investition mit dem Risiko synthetischer Länder oder Unternehmen kann das finanzielle Risiko für das Unternehmen minimiert werden.
• Risikobewertung von Märkten: Synthetic Control kann auch bei der Risikobewertung von Märkten eingesetzt werden, indem das Risiko eines einzelnen Marktes mit dem Risiko synthetischer Märkte verglichen wird. Dies kann dazu beitragen, das Risiko von Marktinvestitionen besser einzuschätzen und damit das finanzielle Risiko für Unternehmen zu minimieren.
• Risikobewertung von Projekten: Auch bei der Risikobewertung von Projekten kann Synthetic Control eingesetzt werden, indem das Risiko eines einzelnen Projekts mit dem Risiko synthetischer Projekte verglichen wird. Dies kann dazu beitragen, das Risiko von Projekten besser einzuschätzen und damit das finanzielle Risiko für Unternehmen zu minimieren.
• Risikobewertung von Social Media-Kampagnen: Unternehmen, die Social Media-Kampagnen durchführen, sind immer auch dem Risiko ausgesetzt, dass ihre Kampagnen negativ aufgefasst werden und somit den Ruf des Unternehmens schädigen können. Um dieses Risiko zu minimieren, könnte ein Unternehmen Machine Learning und Synthetic Control nutzen, um das Risiko seiner Social Media-Kampagne mit dem Risiko synthetischer Kampagnen zu vergleichen. Dazu werden synthetische Kampagnen aus einer Vielzahl von Kampagnen zusammengesetzt, die in der Vergangenheit gut ankamen und somit ein geringeres Risiko aufweisen als die aktuelle Kampagne. Durch den Vergleich des Risikos der aktuellen Kampagne mit dem Risiko der synthetischen Kampagnen kann das Unternehmen das Risiko seiner Social Media-Kampagne besser einschätzen und ggf. notwendige Anpassungen vornehmen, um das Risiko zu minimieren.