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Neue Datenquellen und innovative KI führen zu neuen Ansätzen im Kreditgeschäft
IDCs Worldwide 3rd Platform Spending Guide for Banking (November 2021) zufolge werden die Technologieinvestitionen in KI-Systeme von 11,7 Milliarden Dollar im Jahr 2021 auf 27,7 Milliarden Dollar im Jahr 2025 anwachsen – mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von 24,2 % über vier Jahre. Finanzinstitute haben eindeutig erkannt, wie wichtig KI-Technologie für die Entscheidungsfindung im Kreditwesen ist und haben den Weg eines aggressiven Wachstums zur Etablierung dieser Technologie angetreten. Die Entscheidungsfindung ist für Kreditgeber ein Kernbereich zur Förderung ihrer Digitalisierung im Sinne der Gewinnung eines höheren Marktanteils, ebenso wie der Optimierung ihres Umsatzes. Risikoentscheidungsmodelle unter Einsatz eines robusten Datenökosystems als Grundlage für KI-Technologie spielen bei erfolgreichen Kreditentscheidungen eine tragende Rolle. Vorteile des Einsatzes KI-gestützter, datengetriebener Risikoentscheidungsmodelle für Kreditgeber Mithilfe von KI-Technologie und verschiedenen Datentypen werden für Kreditgeber im Rahmen ihrer Kreditgeschäfte Ergebnisse möglich, die einen entscheidenden Unterschied bedeuten: » Optimierte Kreditentscheidungen: Herkömmliche Kreditscores führen dazu, dass Kreditnehmer ohne oder mit unzureichendem Zugang zu Bankleistungen und begrenzter Kredithistorie übergangen werden. Auch bei vorliegenden Daten werden potenzielle Kreditnehmer oft nicht richtig dargestellt. Die Kombination aus neuen Datenquellen und KI kann die Risikobewertung dank der Heranziehung hunderter alternativer Kreditdatentypen wesentlich ausweiten, was zu höheren Genehmigungsraten und einer besseren Preisgestaltung führt. » Höhere Produktivität bei der Darlehensbearbeitung und Wachstum: Darlehensvergabe und -bearbeitung sind enorm arbeitsintensiv. Eine automatisierte Entscheidungsplattform unter Einbeziehung von KI und mit Zugriff auf verschiedene Datenquellen ermöglicht eine schnellere Bearbeitung von Kreditanträgen bei größerer Präzision. » Höherer Umsatz/weniger Kreditausfälle und Verluste: Betrugsversuche im Rahmen von Anträgen umfassen z. B. synthetische Identitäten und Kontoübernahmen. KI- und ML-Algorithmen erkennen betrügerische Anträge und ermitteln legitime Antragssteller, die sonst wegen eines anfänglichen falschen Eindrucks als betrügerisch abgelehnt würden (falsch-positives Ergebnis). » Fähigkeit zu Skalierung und Agilität: Mit der richtigen Technologie können Finanzinstitute reaktionsschnell agieren und sich auf dem digital-nativen Markt erfolgreich im Wettbewerb durchsetzen. No-Code-Technologie ermöglicht zudem Innovationen und rasche Änderungen der Regelungen für die Kreditvergabe. Finanzinstitute können das Kreditwachstum im Zeitverlauf besser managen und schnell auf Veränderungen des Volumens der Kreditanträge reagieren. Vorteile KI-gestützter Entscheidungsfindungsmodelle für Kreditnehmer Kreditnehmer profitieren wie folgt von der Nutzung von KI zur risikobasierten Entscheidungsfindung durch Kreditgeber: » Verbesserte Kundenzufriedenheit: Verbraucher haben sich bei digitalen Transaktionen jeder Art an Komfort und eine sofortige Umsetzung gewöhnt. Die KI-gestützte Kreditbearbeitung bedeutet einen höheren Automatisierungsgrad manueller Aufgaben und ein stärker rationalisiertes Antragsverfahren von A bis Z.
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