Mit dem "Ilog Rule Studio Scorecard Modeler" reagiert der Hersteller nach eigenen Angaben auf den steigenden Bedarf der Finanzindustrie, empirische Modelle in kredit- und andere risikobasierte Entscheidungen einzubinden. Die neue Komponente ist eine Erweiterung von Ilog JRules und erlaubt es Anwendern, statistische Scorecard-Modelle in die mit JRules entworfenen Entscheidungsprozesse einzubetten. Der Scorecard Modeler richtet sich an die Finanzwirtschaft sowie an Unternehmen aus Branchen, die eine wachsende Nachfrage nach Scorecards verzeichnen. Er unterstützt komplexe (verschachtelte) Scorecards und ermöglicht somit genauere Handlungsprognosen, was die Risikobewertung und das Risiko-Management verbessert.

Warum Scorecards?

Unternehmen nutzen Scorecards, um Kunden oder Transaktionen anhand eines Punktesystems zu bewerten. Diese Bewertungen geben die statistische Wahrscheinlichkeit eines spezifischen Ergebnisses wieder. In der Finanzindustrie und im Handel werden Scorecards bereits in breitem Maßstab für Kreditvergabeprozesse eingesetzt. Versicherungen nutzen sie zudem in der Betrugsprävention. Auch weitere Branchen interessieren sich zunehmend für den Einsatz von Scorecards. Ihr Interesse gilt besonders den Bereichen, in denen es schwierig scheint, Scoring in automatische Entscheidungsprozesse zu integrieren. Viele Unternehmen griffen bislang stattdessen auf Ad Hoc-Datenstichproben zurück oder verließen sich auf eine rein subjektive Beurteilung bei Entscheidungsprozessen.

Der Scorecard Modeler bietet die Möglichkeit, Scorecards zu erstellen, zu verwalten und direkt mit den zugehörigen Geschäftsregeln zu integrieren. Damit schließt das Modul die Lücke zwischen Prognosemodellen, die mit Business-Intelligence-Werkzeugen hergestellt wurden, und operativen Entscheidungen, die durch das Business-Rule-Management-System von Ilog gesteuert werden. (ue)