Unzuverlässige finanzielle Stresstests mit ChatGPT-gestützten Szenarien beheben
Viele Finanzteams tun sich schwer damit, realistische, gut dokumentierte Stressszenarien zu erstellen und diese zuverlässig durch GuV, Bilanz und Cashflow zu propagieren. Dieser Artikel zeigt, wie Sie ChatGPT nutzen können, um reichhaltigere Szenarien zu entwerfen, Annahmen zu hinterfragen und die Qualität von Stresstests zu verbessern – bei gleichzeitiger Einhaltung von Compliance-Vorgaben. Sie erfahren strategische Überlegungen, konkrete Workflows und an welchen Stellen Reruption Sie unterstützen kann.
Inhalt
Die Herausforderung: Unzuverlässige Szenario- und Stresstests
Für viele Finanz- und Risikoteams basieren Szenario- und Stresstests nach wie vor auf verteilten Excel-Tabellen, manuellen Narrativen und unvollständigen Annahmen. Einige prominente Szenarien zu erstellen, ist noch möglich, aber ihre systematische Durchleitung durch GuV, Bilanz und Cashflow wird häufig zu einer fragilen, fehleranfälligen Übung. Das Ergebnis: Management und Aufsicht erhalten ein optisch ansprechendes Deck, aber die zugrunde liegende Logik ist schwer nachzuvollziehen, zu reproduzieren oder zu erweitern.
Traditionelle Ansätze hängen stark von Experten-Workshops, manueller Dokumentation und Legacy-Modellen ab, die nie für die heutige Volatilität ausgelegt waren. Die Erstellung neuer Szenarien kann Wochen dauern. Reverse-Stresstests werden selten in der nötigen Tiefe durchgeführt, weil sie zu zeitaufwendig sind. Tail-Risiken und komplexe Ansteckungseffekte werden vereinfacht oder ausgeblendet – nicht, weil sie unwichtig wären, sondern weil den Teams die Kapazitäten und Werkzeuge fehlen, sie angemessen zu untersuchen.
Die Kosten dafür sind beträchtlich. Die Unterschätzung von Tail-Risiken kann zu unerwartetem Liquiditätsbedarf, Covenant-Verstößen oder Ratingherabstufungen führen. Schwache Dokumentation und unzureichende Begründung von Szenarien können zu Feststellungen der Aufsicht und zu umfangreichen Remediation-Programmen führen. Intern verliert das Finanzressort an Glaubwürdigkeit, wenn verschiedene Versionen der Wahrheit in Tabellenkalkulationen zirkulieren und wenn das Management erkennt, dass das Stresstest-Buch zu dünn ist, um strategische Entscheidungen zu Hedging, Limiten und Kapitalallokation zu stützen.
Die gute Nachricht: Dieses Problem ist lösbar. Fortschritte in der generativen KI ermöglichen es inzwischen, die Ideengenerierung für Szenarien zu skalieren, Annahmen systematisch zu challengen und die Dokumentation zu standardisieren – ohne zusätzliches Personal. Bei Reruption haben wir gesehen, wie das Einbetten von KI-zentrierten Workflows in komplexe, regulierte Umgebungen ad-hoc Stresstests in eine wiederholbare Fähigkeit verwandeln kann. Im Folgenden skizzieren wir praktische Wege, wie Sie ChatGPT nutzen können, um Szenario- und Stresstests zu stärken und finanzielle Risiken kontrolliert und prüfbar zu reduzieren.
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Unsere Einschätzung
Eine strategische Einschätzung der Herausforderung und High-Level-Tipps, wie Sie sie angehen können.
Nach Reruption’s Erfahrung beim Aufbau von KI-zentrierten Tools für komplexe, geschäftskritische Entscheidungen liegt die eigentliche Chance von ChatGPT im Finanzbereich nicht im Ersatz quantitativer Modelle, sondern in der Erweiterung von Szenariodesign, Dokumentation und Challenge. Richtig eingesetzt wird ChatGPT zu einem strukturierten Denkpartner für Finanz- und Risikoteams: Es hilft, konsistente Stressnarrative zu generieren, Annahmen zu testen und Ergebnisse transparent und wiederholbar gegenüber Management und Aufsicht zu kommunizieren.
Positionieren Sie ChatGPT als Co-Pilot für Szenariodesign, nicht als Risikomodell
Der erste strategische Schritt ist, klar zu definieren, was ChatGPT in Ihrem Szenario- und Stresstestprozess tun soll – und was nicht. Es ist äußerst leistungsfähig bei der Generierung von Stressnarrativen, der Identifikation von Transmissionskanälen, beim Entwurf von Reverse-Stresstests und beim Challengen von Annahmen. Es ist kein Ersatz für Ihre quantitativen Modelle oder für regulatorische Kapitalberechnungen.
Positionieren Sie ChatGPT als Co-Pilot für das Szenariodesign, der Ihre bestehenden GuV-, Bilanz- und Cashflow-Engines speist. Diese Denkweise hält das Modellrisiko unter Kontrolle: Menschen und etablierte Modelle bleiben für die Zahlen verantwortlich, während ChatGPT Kreativität, Abdeckung und Dokumentationsqualität verstärkt. Zugleich wird es leichter, interner Validierung und Aufsicht zu erläutern, wie KI genutzt wird: als Input in das Framework, nicht als finaler Rechner.
Machen Sie Ihre Szenario-Governance KI-fähig
Um ChatGPT in finanziellen Stresstests im großen Maßstab einzusetzen, benötigen Sie eine Governance, die KI-generierte Inhalte anerkennt. Definieren Sie, wer Szenarien anstoßen darf, wer sie validiert und wie KI-unterstützte Szenarien protokolliert, versioniert und freigegeben werden. Behandeln Sie ChatGPT wie jede andere Modellkomponente: Dokumentieren Sie Rolle, Einschränkungen und Prüfschritte.
Strategisch bedeutet das, Ihre Richtlinien für Modellrisikomanagement und Szenario-Governance explizit um generative KI zu ergänzen. Fordern Sie zum Beispiel, dass jedes mit ChatGPT erstellte Szenario einen menschlichen Validierungsschritt, eine kurze Begründung und explizite Verknüpfungen zu quantitativen Annahmen enthält. So können Teams von Geschwindigkeit und Abdeckung profitieren, ohne Nachvollziehbarkeit oder Prüfbarkeit zu verlieren.
In cross-funktionale Einsatzbereitschaft zwischen Finance, Risk und IT investieren
Effektive, KI-basierte Stresstests sind nicht nur ein Finanzprojekt. Risk, IT, Daten und Interne Revision müssen eingebunden sein. Strategisch benötigen Sie eine bereichsübergreifende Arbeitsgruppe, die definiert, wie ChatGPT mit Datenquellen, Modellen und Reporting-Tools interagiert und wie die Ergebnisse vom Top-Management genutzt werden.
Finanz- und Risikoteams bringen Fachexpertise ein; IT- und Datenteams sorgen für sicheren Zugriff, Integration und Logging; Interne Revision und Compliance stellen die Ausrichtung an regulatorischen Erwartungen sicher. Dieses cross-funktionale Setup reduziert das Risiko von Schatten-KI-Tools und Einzelexperimenten und ebnet den Weg für eine nachhaltige, unternehmensweite Fähigkeit.
Mit fokussierten, wirkungsstarken Use Cases starten
Versuchen Sie nicht, das gesamte Stresstest-Framework auf einen Schlag zu „KI-fizieren“. Identifizieren Sie stattdessen eng umrissene Stellen, an denen ChatGPT sofort manuelle Arbeit reduzieren und Qualität erhöhen kann. Typische Einstiegspunkte sind: Generierung mehrerer Szenariovarianten aus einem Basisszenario, Entwurf von Reverse-Stresstests oder das Schreiben strukturierter Executive Summaries und regulatorischer Narrative auf Basis Ihrer bestehenden Ergebnisse.
Die Konzentration auf einige wenige Use Cases mit hohem Impact verschafft Ihnen schnelle Erfolge und belastbare Wertnachweise, bei begrenztem Veränderungsrisiko. Mit jedem engen Anwendungsfall können Sie Prompts, Validierungsschritte und Dokumentationsstandards weiter verfeinern. Im Zeitverlauf können Sie in fortgeschrittenere Anwendungen expandieren, etwa die systematische Untersuchung von Zweitrundeneffekten oder den Aufbau einer Szenariobibliothek mit konsistenten Metadaten.
Risikokontrollen und Erklärbarkeit von Anfang an einbetten
Strategisch werden Aufseher und Gremien fragen: „Woher wissen wir, dass die KI keine unrealistischen Stressszenarien erfindet oder kritische Risiken übersieht?“ Die Antwort ist, Kontrollen und Erklärbarkeit von Beginn an in Ihren ChatGPT-Einsatz einzubauen. Verlangen Sie transparente Prompts, feste Output-Vorlagen und explizite Begründungen für Szenarioannahmen.
Fordern Sie beispielsweise, dass jedes KI-unterstützte Szenario einen Abschnitt mit den wichtigsten Treibern, historischen Analogien und Expertenkommentaren enthält. Das erleichtert den Nachweis, dass ChatGPT verantwortungsvoll eingesetzt wird und dass Modell- und Finanzrisiken aktiv gemanagt – und nicht erhöht – werden.
Mit den richtigen Leitplanken kann ChatGPT unzuverlässige, manuelle Stresstests in einen systematischeren, transparenteren und umfassenderen Prozess verwandeln. Es hilft Finanz- und Risikoteams, reichhaltigere Szenarien zu entwerfen, Annahmen zu hinterfragen und Tail-Risiken klarer zu kommunizieren – ohne Ihre quantitativen Modelle zu ersetzen. Reruption verfügt über tiefgehende, praktische Erfahrung darin, KI-Konzepte in funktionierende Tools innerhalb realer Organisationen zu überführen, und wir wenden dieselbe Strenge auf Workflows für Szenario- und Stresstests an. Wenn Sie untersuchen möchten, wie ChatGPT in Ihr Risikorahmenwerk passen könnte, unterstützen wir Sie dabei, einen pragmatischen, risikoarmen Ansatz zu entwerfen und zu validieren.
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Fallbeispiele aus der Praxis
Von Gesundheitswesen bis Nachrichtenmedien: Erfahren Sie, wie Unternehmen ChatGPT erfolgreich einsetzen.
Best Practices
Erfolgreiche Implementierungen folgen bewährten Mustern. Werfen Sie einen Blick auf unsere taktischen Ratschläge für den Einstieg.
Szenariovorlagen standardisieren und von ChatGPT ausfüllen lassen
Bevor Sie KI einbinden, definieren Sie eine standardisierte Szenariovorlage für Ihre Organisation. Typische Abschnitte sind: Makroannahmen, Sektorwirkungen, Kundenverhalten, Auswirkungen auf Refinanzierung und Liquidität, Effekte auf GuV, Bilanz und Cashflow sowie Managementmaßnahmen. Sobald diese Struktur stabil ist, nutzen Sie ChatGPT, um sie konsistent zu befüllen und zu verfeinern.
Beispiel-Workflow: Risk definiert den übergeordneten Schock (z. B. BIP-Rückgang, Zinsanstieg, Rohstoffpreisschock). ChatGPT entwickelt daraus ein vollständiges Narrativ und strukturierte Annahmen, die an das Modellierungsteam übergeben werden. Das reduziert den Zeitaufwand, den Senior-Expert:innen für Textentwürfe aufbringen müssen, und stellt sicher, dass Szenarien einheitlich dokumentiert werden.
Beispiel-Prompt:
Sie sind eine erfahrene Führungskraft im finanziellen Risikomanagement.
Erstellen Sie ein Stresstest-Szenario anhand dieser Vorlage:
1. Name und Kurzbeschreibung
2. Makroannahmen (BIP, Inflation, Zinsen, FX)
3. Auswirkungen auf Sektoren (Fokus auf unsere Kernsegmente: Industrie,
Einzelhandel, Dienstleistungen)
4. Kunden-Zahlungsverhalten und Ausfallmuster
5. Refinanzierungs- und Liquiditätsbedingungen
6. Erwartete Auswirkungen auf:
- Umsatz und Margen
- Working Capital und Kreditausfälle
- Bilanzstruktur
- Cashflow (operativ, investiv, finanzierend)
7. Zentrale Managementmaßnahmen zur Risikominderung
Legen Sie dem Szenario zugrunde:
- Region: Eurozone
- Zeithorizont: 2 Jahre
- Schock: plötzlicher Zinsanstieg um 300 Basispunkte + milde Rezession
Geben Sie das Ergebnis in einem strukturierten, nummerierten Format aus.Erwartetes Ergebnis: schnellere, konsistentere Szenariobeschreibungen, die sich direkt in Ihre bestehenden Modelle und Reporting-Pakete einfügen.
ChatGPT für Reverse-Stresstests und Tail-Risk-Narrative nutzen
Reverse-Stresstests werden häufig vernachlässigt, weil sie konzeptionell anspruchsvoll und zeitintensiv sind. ChatGPT kann helfen, Reverse-Stresstest-Szenarien zu generieren, indem es von definierten Ausfallbedingungen (z. B. Covenant-Verstoß, Rating-Herabstufung, Liquiditätslücke) rückwärts arbeitet und plausible Schockkombinationen vorschlägt, die dorthin führen könnten.
Integrieren Sie dies in Ihren Workflow, indem Sie die Ausfallkennzahl und Rahmenbedingungen definieren und ChatGPT dann mehrere unterschiedliche Pfade vorschlagen lassen. Finanz- und Risikoteams können anschließend die relevantesten Pfade auswählen und vor der Quantifizierung verfeinern.
Beispiel-Prompt:
Sie unterstützen bei Reverse-Stresstests für eine Unternehmensgruppe.
Ziel: Identifikation von Szenarien, die innerhalb von 18 Monaten zu einem
Rückgang des EBITDA um 20 % und zu einem Verstoß gegen
Nettofinanzverbindlichkeiten/EBITDA-Covenants führen könnten.
1. Schlagen Sie 5 unterschiedliche Szenario-Narrative vor, die dies
plausibel verursachen könnten.
2. Geben Sie für jedes Szenario die zentralen Treiber an (z. B.
Nachfrageschock, Preisdruck, FX-Bewegung, Lieferkettenstörung,
Zinsanstieg).
3. Skizzieren Sie für jedes Szenario:
- Zeitlicher Verlauf der Ereignisse
- Wirkungskanäle auf Umsatz, Kosten, Working Capital und Finanzierung
- Frühwarnindikatoren, die das Management beobachten sollte.Erwartetes Ergebnis: breitere Abdeckung extremer, aber plausibler Szenarien und besser ausgearbeitete Tail-Risk-Narrative für Diskussionen mit Vorstand und Aufsicht.
Erstentwürfe für regulatorische Berichte und Managementzusammenfassungen automatisieren
Regulatorisches und Gremien-Reporting zu Szenarioanalysen und Stresstests bindet überproportional viel Zeit im Senior Management. ChatGPT kann auf Basis strukturierter Inputs (Szenariobeschreibungen, Kennzahlen, Charts) sichere Erstentwürfe dieser Narrative erstellen, die Expert:innen anschließend prüfen und finalisieren.
Richten Sie einen Prozess ein, bei dem Ihr Modellierungsteam Szenarioergebnisse (z. B. als CSV oder strukturierter Text) exportiert und gemeinsam mit Ihrem bevorzugten Reporting-Format in ChatGPT einspeist. Das standardisiert die Sprache und beschleunigt die Erstellung konsistenter, gut begründeter Zusammenfassungen.
Beispiel-Prompt:
Sie erstellen eine vorstandstaugliche Zusammenfassung von
Stresstestergebnissen.
Nutzen Sie die untenstehende Szenariobeschreibung und die quantitativen
Ergebnisse, um:
1. Das Szenario in <150 Wörtern zusammenzufassen.
2. Die Auswirkungen auf GuV, Bilanz und Cashflow in nicht-technischer
Sprache zu erklären und zentrale Verwundbarkeiten hervorzuheben.
3. 5 konkrete Managementmaßnahmen zur Risikominderung aufzulisten.
4. Den Ton sachlich, prägnant und im Einklang mit
regulatorischen Erwartungen zu halten.
Szenariobeschreibung:
[GEPRÜFTEN SZENARIOTEXT EINSETZEN]
Quantitative Ergebnisse (Kernkennzahlen):
[AUSGEWÄHLTE OUTPUTS EINSETZEN: UMSATZ, EBITDA, DSCR,
LIQUIDITÄT, RATIOS ...]Erwartetes Ergebnis: geringerer Zeitaufwand für Narrative, konsistentere Kommunikation und einfachere Abstimmung zwischen Finanz-, Risiko- und Führungsteams.
ChatGPT einsetzen, um zentrale Annahmen zu challengen und Blind Spots zu identifizieren
Über das Verfassen von Text hinaus kann ChatGPT als Challenger für Annahmen dienen. Sobald ein Szenario definiert ist, bitten Sie ChatGPT, die Annahmen kritisch zu prüfen, potenzielle Blind Spots zu identifizieren und zusätzliche Übertragungskanäle vorzuschlagen, die Sie möglicherweise übersehen haben. So vermeiden Sie zu lineare oder zu optimistische Szenarien.
Binden Sie diesen Schritt formell in Ihren Stresstestprozess ein: Bevor ein Szenario finalisiert wird, führen Sie mit einem vordefinierten Prompt einen „Challenge-Durchgang“ durch und fügen Sie die KI-generierte Kritik der Szenariodokumentation bei. Analyst:innen können dann entscheiden, welche Punkte übernommen werden. So entsteht eine transparente Historie von Challenge und Reaktion.
Beispiel-Prompt:
Sie überprüfen das folgende Stresstest-Szenario auf Robustheit.
1. Identifizieren Sie unrealistische oder inkonsistente Annahmen.
2. Schlagen Sie zusätzliche Risiko-Übertragungskanäle vor, die fehlen
könnten.
3. Nennen Sie 3–5 Anpassungen, um das Szenario konservativer, aber
weiterhin plausibel zu gestalten.
4. Heben Sie mögliche Zweitrundeneffekte über einen Horizont von
2–3 Jahren hervor.
Szenariodetails:
[SZENARIOTEXT UND ZENTRALE NUMERISCHE ANNAHMEN EINSETZEN]Erwartetes Ergebnis: robustere Szenarien, verbesserter interner Challenge-Prozess und bessere Dokumentation für Modellvalidierung und regulatorische Prüfungen.
Eine wiederverwendbare Szenariobibliothek mit Tags und Varianten aufbauen
Mit der Zeit sammeln Sie viele Szenarien über Planungszyklen hinweg an. Nutzen Sie ChatGPT, um diese zu normalisieren und zu taggen und so eine durchsuchbare Szenariobibliothek aufzubauen, die Kontinuität und Wiederverwendbarkeit verbessert. Das ist insbesondere hilfreich bei Personalwechseln oder wenn Aufseher nach historischem Kontext fragen.
Exportieren Sie Ihre bestehenden Szenarien und lassen Sie ChatGPT jedes Szenario in einem Standardformat zusammenfassen, Tags vorschlagen (z. B. Makroschock, Sektorschock, Liquiditätskrise) und verwandte Varianten anregen (z. B. mildere oder stärkere Ausprägungen). Speichern Sie dies in einer Datenbank oder einem Knowledge-Base-System, das von Finanz und Risiko abgefragt werden kann.
Beispiel-Prompt:
Sie kuratieren eine Szenariobibliothek.
Für jedes der unten aufgeführten Szenarien:
1. Erstellen Sie eine Zusammenfassung in 3 Sätzen.
2. Vergeben Sie 5–8 Tags (z. B. Zins-Schock, FX, Sektor: Industrie,
Liquidität, Dauer: kurzfristig/mittelfristig).
3. Schlagen Sie 2 verwandte Szenario-Varianten vor (eine mildere,
eine deutlichere Ausprägung).
4. Geben Sie das Ergebnis im JSON-Format mit folgenden Feldern aus:
id, summary, tags, variants.
Szenarien:
[SZENARIEN EINFÜGEN ODER AUFLISTEN]Erwartetes Ergebnis: schnellere Wiederverwendung früherer Arbeit, konsistentere Benennung und Verschlagwortung sowie einfacherer Vergleich und Feinschliff von Szenarien im Zeitverlauf.
Impact mit klaren KPIs messen und Prompts iterativ verfeinern
Um den Mehrwert nachzuweisen und Ihren Ansatz zu verfeinern, definieren Sie KPIs für ChatGPT-gestützte Stresstests. Typische Kennzahlen sind: Verringerung der Zeit für Design und Dokumentation eines Szenarios (z. B. -40–60 %), Anstieg der Anzahl unterschiedlicher Szenarien oder Reverse-Stresstests pro Zyklus sowie weniger Review-Schleifen für regulatorische Narrative.
Verfolgen Sie diese Kennzahlen von der ersten Pilotphase an. Sobald Sie erkannt haben, welche Prompts und Vorlagen die besten Ergebnisse liefern, standardisieren Sie diese in internen Guidelines. Über mehrere Zyklen hinweg wird dieser kontinuierliche Verbesserungsprozess ChatGPT zu einer stabilen, verlässlichen Komponente Ihrer Szenario- und Stresstestfähigkeit machen – statt zu einem einmaligen Experiment.
Erwartete Ergebnisse: Innerhalb von 3–6 Monaten sehen viele Organisationen 30–50 % weniger manuellen Aufwand in der Szenariodokumentation und im Reporting, eine breitere Szenarioabdeckung sowie eine stärkere qualitative Fundierung von Risiko- und Kapitalentscheidungen – bei unverändertem menschlichem Steuerungsanspruch für alle kritischen Zahlen.
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Häufig gestellte Fragen
Nein. ChatGPT sollte Ihre quantitativen Stresstestmodelle nicht ersetzen. Seine Stärke liegt in der Generierung und Dokumentation von Szenarien, im Challengen von Annahmen und im Entwurf von Narrativen für Management und Aufsicht. Die eigentliche Durchleitung von Schocks durch GuV, Bilanz und Cashflow muss weiterhin Aufgabe Ihrer etablierten Modelle und der fachlichen Beurteilung durch Expert:innen bleiben.
Der sicherste Ansatz ist, ChatGPT als Assistenten für Szenariodesign und Dokumentation zu behandeln: Es schlägt Szenarien vor und strukturiert sie, aber Menschen entscheiden, welche Szenarien genutzt werden, wie sie parametriert sind und wie die Ergebnisse interpretiert werden.
Für gezielte Use Cases können Sie ChatGPT in bestehende Stresstest-Workflows innerhalb weniger Wochen integrieren. Ein typischer Zeitplan sieht so aus:
- Woche 1–2: Identifikation von 1–2 Use Cases mit hohem Impact (z. B. Szenarioentwürfe, Reverse-Stresstests), Definition von Vorlagen und Einrichtung eines sicheren Zugangs.
- Woche 3–4: Entwicklung und Verfeinerung von Prompts, Durchführung von Piloten mit realen Szenarien, Validierung der Outputs mit Risiko- und Finanzteams.
- Woche 5–8: Formalisierung von Governance, Dokumentationsstandards und Trainings; Ausweitung auf zusätzliche Szenarien oder Reporting-Aufgaben.
Weitergehende Integrationen, etwa die Anbindung von ChatGPT an interne Datenquellen oder der Aufbau einer Szenariobibliothek, können nach dem initialen Piloten schrittweise erfolgen, sobald der Mehrwert klar sichtbar ist und tragfähige Kontrollen etabliert wurden.
Sie benötigen zu Beginn kein großes Data-Science-Team. Die wichtigsten Bausteine sind:
- Fachexpert:innen aus Finance und Risk, die Ihre Bilanz, GuV-, Cashflow-Treiber und regulatorischen Erwartungen verstehen.
- Eine oder zwei KI-affine Personen, die effektive Prompts gestalten, Workflows strukturieren und für sauberes Logging sowie Zugriffskontrolle sorgen können.
- Basisunterstützung durch die IT, um einen sicheren, rechtskonformen Zugang zu ChatGPT bereitzustellen und es bei Bedarf in interne Tools zu integrieren.
Im Zeitverlauf können Sie eine kleine „KI im Finanzbereich“-Einheit formalisieren, die Vorlagen pflegt, Kolleg:innen schult und die Schnittstelle zu Modellrisikomanagement und Interner Revision bildet.
Die meisten Organisationen sehen Nutzen in drei Bereichen. Erstens Produktivität: Der Aufwand für Szenarioentwurf, Dokumentation und narrative Berichterstattung lässt sich häufig um 30–60 % senken, sodass Senior-Expert:innen mehr Zeit für Analyse statt Schreiben haben. Zweitens Qualität und Abdeckung: Sie können mehr Szenarien und Reverse-Stresstests untersuchen und diese konsistenter dokumentieren – das stärkt Entscheidungsfindung und den Dialog mit Aufsicht und Stakeholdern. Drittens Risikoreduktion: Besser formulierte Tail-Risk-Narrative und Annahme-Challenges helfen, Blind Spots zu vermeiden, die sonst zu teuren Überraschungen führen könnten.
Der finanzielle ROI hängt von Ihrer Größe und Ihren aktuellen Prozessen ab, aber schon moderate Reduktionen manueller Tätigkeiten und eine verbesserte Risikotransparenz rechtfertigen in der Regel die Investition in einen gut strukturierten ChatGPT-Einsatz.
Reruption arbeitet als Co-Preneur und bindet sich eng in Ihre Finanz- und Risikoteams ein, um echte KI-Workflows aufzubauen – nicht nur Folien. Mit unserem KI-PoC-Angebot (9.900€) können wir schnell validieren, ob ChatGPT in Ihrem spezifischen Stresstestprozess Mehrwert stiftet: Wir definieren den Use Case, bauen einen funktionsfähigen Prototyp (z. B. einen Assistenten für Szenariogenerierung und Reporting), messen die Performance und skizzieren eine Roadmap für die Produktivsetzung.
Über den PoC hinaus unterstützen wir Sie bei der praktischen Implementierung: beim Design von Prompts und Vorlagen, bei der Integration mit Ihren bestehenden Modellen und Tools, beim Aufbau von Governance und Kontrollen sowie beim Training Ihrer Teams. Unser Ziel ist es, KI zu einem verlässlichen, prüfbaren Bestandteil Ihres finanziellen Risikorahmenwerks zu machen, damit Sie Modellrisiken reduzieren und Ihre Szenario- und Stresstests stärken können – ohne das Geschäft zu verlangsamen.
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