IT-gestützt Geldwäsche aufdecken und Investitionen steuern

Maschinelle Prüfung der Kreditwürdigkeit neuer Kunden

Einen aktuellen Forschungsgegenstand stellt derzeit der Einsatz Künstlicher Intelligenz für die Kreditvergabe dar. Dabei werten neuronale Netze Informationen tausender früherer Kreditentscheidungen und das Rückzahlverhalten von Kunden aus. Die so gewonnenen Muster gleichen die Systeme dann mit den Daten des neuen Kreditantrags ab. So können die Algorithmen Aussagen zur Kreditwürdigkeit des Kunden treffen. Hinderungsgrund für die praktische Einsetzbarkeit stellt jedoch noch die fehlende Nachvollziehbarkeit und Transparenz der algorithmusbasierten Entscheidungen dar. So muss auch gegenüber der Finanzaufsicht die Möglichkeit gegeben sein, Entscheidungsbegründungen zu Kreditbewilligungen bzw. -ablehnungen schlüssig und plausibel darzulegen. Erste Prototypen sind jedoch in der Lage, datenbasierte Entscheidungen zur Kreditvergabe für den Menschen argumentativ nachvollziehbar zu machen. Es ist daher absehbar, dass KI-basierte Technologien im Finanzsektor auch diese Hürde mittel- bis langfristig nehmen werden.

Neben zuverlässigen Ermittlungen hinsichtlich der Kreditwürdigkeit von Kunden, bietet KI wertvolle Beiträge zur Bindung bestehender Kunden. Mit personenspezifischen Angeboten, automatischen Antwortmöglichkeiten und dementsprechend beschleunigten Kommunikationsprozessen bietet KI den Banken eine Möglichkeit, sich zu differenzieren. Angesichts von sonst nur gering vorhandenen Differenzierungsmöglichkeiten entsteht hier eine gewichtige Option, sich durch neue Services deutlich von Mitbewerbern abzuheben. Zugleich sorgen KI-Anwendungen dafür, intern kosteneffizienter zu arbeiten, indem Back-Office-Tätigkeiten in externe Services ausgelagert werden und so neue Kapazitäten erschließen.

Eigene Mitarbeiter als Enabler einbinden

Für das Tempo der Einführung und Nutzung von KI-Anwendungen bestehen diverse kritische Faktoren. Um also Potentiale mittels KI-Anwendungen zu heben, müssen diese notwendigerweise berücksichtigt werden. Der wahrscheinlich wichtigste Faktor in diesem Zusammenspiel stellt der Mensch selbst dar. Die Qualifikation der Mitarbeiter gewinnt somit eine nicht zu vernachlässigende Bedeutung, auch weil die Mitarbeiter schließlich durch Erfahrung und Kompetenz Einführung und Einsatz der Anwendungen mit ermöglichen. Weiterbildungen der Mitarbeiter zu KI-erfahrenen Fachkräften und ihre entsprechende Betreuung werden vor diesem Hintergrund also zu einem weiteren Punkt, den Banken angesichts der Potentiale von KI-Anwendungen für den Finanzsektor keineswegs aus den Augen verlieren sollten.

Gastbeitrag von Frank Thole, Partner WEPEX Unternehmensberatung