Forschungsprojekt
Resilienz: Entwicklung eines KI-gestützten Ratings zur Steigerung der Krisensicherheit
Ziel ist es, Merkmale unternehmerischer Resilienz zu definieren und zu messen. Durch ein Rating-System, das sich mithilfe von Machine Learning ständig optimiert, soll die Krisensicherheit von Unternehmen erhöht werden. Eine aufzubauende Benchmarking Datenbank soll das System empirisch untermauern.
In Krisenzeiten zeigt sich, welche Unternehmen widerstandsfähig sind, die Krise überstehen oder sie sogar noch als Chance für Neues nutzen. Leider wird auch klar, dass dies vielen Unternehmen nicht gelingt. Es stellt sich die Frage, was erstere anders bzw. besser machen. Im geplanten Forschungsprojekt «Unternehmerische Resilienz» soll genau diese Frage adressiert werden. Im Rahmen einer empirischen Erhebung wird die initiale Datenbasis geschaffen. Potenzielle Stellhebel und Indikatoren für Resilienz von Unternehmen sollen dabei identifiziert werden. In diesem Zusammenhang sollen sowohl unternehmensinterne als auch externe Daten berücksichtigt werden. Mithilfe statistischer Analysen (v.a. Regressions- und Faktoranalysen) wird auf der Basis von Vergangenheitszahlen deren Relevanz bestimmt. Mit den aussagekräftigsten Variablen wird ein neuronales Netzwerk gebildet. Mittels Methoden des Machine Learnings (v.a. Supervised Learning und Reinforcement Learning) soll die Prognosefähigkeit dieses Modells erhöht werden. Ziel ist es, durch gezielte Simulation der Inputvariablen die Outputvariablen, d.h. die Resilienzindikatoren zu optimieren bzw. zumindest über definierte Schwellenwerte zu bringen, damit das Unternehmen als resilient gilt. Um dies empirisch abzusichern, soll auf der Basis der o.g. Erhebung eine Benchmarking Datenbank aufgebaut werden, die sowohl Daten resilienter als auch nicht resilienter Unternehmen enthält, um auf diese Weise die Schwellenwerte festzulegen.
Der Umsetzungspartner valantic plant, dieses Know-how in sein bestehendes BI-Toolset zu integrieren und seinen Kunden anzubieten. Dabei soll eine Light-Version kostenlos auf der Website zur Verfügung stehen. Ziel ist es aber, ein umfassendes KI-Resilienz-Rating bei den Kunden durchzuführen und diese zu beraten, wie sie ihre Resilienz erhöhen können. Durch die Kombination von empirischen Daten mit Methoden des Machine Learnings wird so ein einzigartiges Angebot am Markt geschaffen.
Laufzeit: 04.04.2021 - 31.03.2023
Projektfinanzierung:
Innosuisse
Kooperation:
valantic Business Analytics Swiss AG
Ergoswiss AG
SFS Group
Brüggli
Bauwerk Parkett AG
Projektteam:
Prof. Dr. Wilfried Lux
IFL - Institut für Finance und LawLeiter Kompetenzzentrum Accounting und Corporate Finance
+41 58 257 13 84wilfried.lux@ost.ch

Prof. Dr. Thomas Krabichler
IFL - Institut für Finance und LawKompetenzzentrum Banking und Finance
+41 58 257 12 18thomas.krabichler@ost.ch

Dr.rer.pol. Sabine Pallas
Departement Soziale ArbeitLeiterin Departementsstab a.i. Soziale Arbeit/ Fachspezialistin Controlling
+41 58 257 15 66sabine.pallas@ost.ch
