Posted: 03 Mar. 2021

Unser Ziel ist es, mit Hilfe von statistischen Verfahren einen ökonomischen Mehrwert aus den Daten der Kunden zu gewinnen. In Zukunft kommt im Kreditrisiko niemand mehr an Machine Learning vorbei.

Marcel, Senior Manager im Team Financial Industry Risk & Regulatory innerhalb von Risk Advisory, berichtet, wie er statistische Rating-Modelle für Banken entwickelt.

Hallo, mein Name ist Marcel, ich bin seit Mai 2015 Teil des Teams Financial Industry Risk & Regulatory und dort aktuell als Senior Manager tätig. Unser Team gehört zum Bereich Regulatory & Legal Support innerhalb von Risk Advisory.
Schon als Werkstudent habe ich bei Deloitte gearbeitet und hatte so einen fließenden Übergang vom Studium ins Berufsleben. Als Mathematiker bin ich auf statistische Modellierungen spezialisiert. Mein Team und ich helfen Finanzinstitutionen, aus ihren Daten einen Mehrwert zu generieren. Wie das praktisch aussieht, erzähle ich hier.

Unser Ziel ist es, mit Hilfe von statistischen Verfahren einen ökonomischen Mehrwert aus den Daten der Kunden zu gewinnen. In Zukunft kommt im Kreditrisiko niemand mehr an Machine Learning vorbei.

Was hast du vor deinem Wechsel zu Deloitte gemacht und wie ist deine Karriere seit dem Einstieg bei uns dann verlaufen?
Ich habe in Berlin angewandte Mathematik mit Schwerpunkt Statistik und quantitatives Risikomanagement studiert. Ich bin bei Deloitte im September 2014 eingestiegen, zunächst als Werkstudent. Mir hat Deloitte damals so gut gefallen, dass ich mich für eine Festanstellung in meiner Wunschabteilung „Financial Risk“ im Mai 2015 beworben habe und es hat geklappt. Vor Deloitte habe ich rund 2,5 Jahre bei einer großen Bank und einer Rating-Agentur in Berlin ebenfalls als Werkstudent gearbeitet. Dort habe ich die Fachbereiche dabei unterstützt, mathematische Modelle zu entwickeln und zu implementieren, um die Bonität von Privatkunden und Geschäftskunden zu analysieren.

Financial Industry Risk & Regulatory klingt vor allem für Absolventinnen und Absolventen eher fremd. Klär uns gerne auf: Mit welchen Themen beschäftigt ihr euch konkret und inwiefern unterstützt ihr eure Kunden?
Unsere Abteilung umfasst sehr viele Themen im Finanzsektor – angefangen von der regulatorischen Beratung bis zur mathematischen Modellierung und Implementierung von Systemen mit mehr als 200 Mitarbeitern. Innerhalb des Bereichs sind wir in verschiedene Spezialthemen aufgeteilt. Mein Team ist auf Kreditrisiko spezialisiert. Bei diesen Themen helfen wir Finanzinstitutionen, die regulatorischen Anforderungen zu bewältigen, aus den verfügbaren Daten der Bank einen Mehrwert zu generieren und statistische Modelle für Kreditentscheidungen in die Systeme zu implementieren. Ein typisches Projekt bei uns ist die Entwicklung und Implementierung eines statistischen Rating-Modells. Anhand dieser Modelle entscheiden Banken, ob der Kunde einen Kredit bekommt, wie hoch der Zins dafür ausfällt und wie viel Risikovorsorge die Bank für ihr Portfolio zurückhalten muss, damit sie in der Krise nicht in Schieflage gerät. Oder anders gesagt, wir transformieren die unstrukturierten Kundendaten der Banken mit Hilfe von statistischen Verfahren in einfach zu verstehende Regeln, um einen ökonomischen Mehrwert zu schaffen und Verluste zu vermeiden. Durch die wachsenden Datenmengen werden unsere Projekte immer digitaler und erfordern außerdem den Einsatz immer komplexerer Modelle, auch Machine Learning genannt.

An welchem Projekt arbeitest du aktuell? Welche Fragestellungen und Herausforderungen werden hier an euch herangetragen?
In meinem letzten Projekt haben wir für eine internationale Großbank die Kreditrisikomodelle – PD, LGD und EAD – für deren Immobilienportfolio neu entwickelt. Solche Projekte beginnen damit, dass wir Daten sammeln und mithilfe einfacher statistischer Verfahren die Daten bereinigen und verstehen. Dann werden die Daten für die statistische Modellierung aufbereitet, verschiedene Modelle trainiert und ökonomisch plausibilisiert. Anschließend werden die mathematischen Modelle validiert und den wichtigsten Stakeholdern in der Bank präsentiert. Durch die Digitalisierung gibt es sehr große Mengen an Daten, die verarbeitet werden müssen. Daher sind fortgeschrittene technische Fähigkeiten in Datenbanksprachen und statistischer Software – wie Python, R und SAS – notwendig, um die angeforderten Analysen zu bewältigen. Außerdem gibt es sehr viele regulatorische Anforderungen, die Banken erfüllen müssen, um solche Verfahren zu entwickeln. Diese Überlegungen müssen wir immer im Hinterkopf behalten, müssen es dabei aber schaffen, einen ökonomischen Mehrwert für die Bank zu generieren.

Was sind deine konkreten Aufgaben als Senior Manager?
Als Senior Manager bin ich für einen Themenschwerpunkt zuständig. In meinen Fall habe ich mich auf Kreditrisikomodellierung und die Anwendung von Machine-Learning in diesem Bereich spezialisiert. Meine Partner und ich beantworten sämtliche Kundenanfragen zu diesen Themen und erarbeiten Konzepte für die Umsetzung. Neben den regelmäßigen Anfragen aus dem Markt leite ich die Umsetzung dieser Projekte und stehe als Senior Manager in der Verantwortung, dass die Kundenbedürfnisse erfüllt werden, meine Teammitglieder zufrieden sind und auch das Budget eingehalten wird. Neben den Projekten und den Marktaktivitäten bin ich noch für vier weitere Mitarbeiter und deren Karriereentwicklung verantwortlich.

Für wen könnte ein Berufseinstieg in deinem Team genau das Richtige sein und warum?
Wir suchen aus den MINT-Fächern vor allem Studenten mit sehr guten Noten, denen es Spaß macht, quantitativ zu arbeiten, zu programmieren und die in der Lage sind, komplexe mathematische Sachverhalte auch Stakeholdern ohne mathematischen Hintergrund erklären zu können. Wir sind ständig auf der Suche nach neuen Talenten. Also bewerbt euch und werdet Teil der Deloitte-Familie.

Denk mal an dein jüngeres Ich zurück: Was würdest du Absolventinnen und Absolventen empfehlen, um eine erfolgreiche Karriere im Risk Advisory bei Deloitte zu machen?
Die erfolgreiche Karriere beginnt bereits im Studium. Mit Werkstudententätigkeiten oder Praktika kann man schon während des Studiums wertvolle Erfahrungen sammeln und bekommt ein Gefühl dafür, was einen jeden Tag motiviert und wo man seine Höchstleistung geben kann. Neben dieser Begeisterung für bestimmte Themen sollten Berufsanfänger jede Möglichkeit nutzen, um mit Kunden oder Kollegen ein Netzwerk aufzubauen. Versucht, diese Netzwerke nachhaltig zu pflegen und Freundschaften aus Projekten in verschiedenen Städten auch über längere Zeit aufrechtzuerhalten. Und der wichtigste Tipp für Berufseinsteiger zum Schluss: Sucht euch innerhalb von Deloitte verschiedene Mentoren, von denen ihr schnell lernen könnt. Ein fachlicher Mentor zeigt euch, wie ihr euch in kurzer Zeit in speziellen Themen weiterentwickeln könnt. Die zwischenmenschliche Ebene ist sehr wichtig. Sucht euch Kollegen, die euch helfen, den Kunden richtig zu verstehen und vergesst auch nicht, über eure gute Arbeit mit den verschiedenen Entscheidungsträgern zu reden, denn wer nicht redet, wird nicht gehört.

Du möchtest mehr über den Bereich Financial Industry Risk & Regulatory sowie deine dortigen Karrieremöglichkeiten erfahren? Dann schaue doch gerne auf unserer Karrierewebseite vorbei, bewirb dich und starte deine Karriere im Risk Advisory bei Deloitte! 

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Jennifer Koschel

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Jennifer ist seit 2019 Teil des Teams Employer Branding & Personalmarketing bei Deloitte Deutschland. Dort verantwortet sie in erster Linie Employer Branding Kampagnen für verschiedene Businesses und Zielgruppen.

Sven Schulz

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Employer Branding Manager

Sven ist seit 2018 im Team Employer Branding & Personalmarketing bei Deloitte Deutschland tätig. Dort verantwortet er unter anderem Employer Branding Kampagnen mit Fokus auf berufserfahrene Talente.  Im Deloitte Karriere Blog berichtet Sven über aktuelle Karrierethemen und relevante Business Entwicklungen, die Karrieremöglichkeiten für die unterschiedlichsten Profile bereithalten.