Wie KI das Kreditwesen nachhaltig verändert

Gerät ein Kredit oder eine Forderung in Verzug, hilft die Künstliche Intelligenz auch entscheidend bei der Restrukturierung. Auf Basis von historischen Erfahrungswerten lassen sich die ideale Rate und der bestmögliche Zahlungshorizont festlegen. Jeder Fall kann somit individuell geprüft und anschließend bearbeitet werden. Die Künstliche Intelligenz ist ein wichtiges Werkzeug, mit dessen Hilfe die Recovery Rate für Unternehmen maßgeblich verbessert werden kann. Davon profitiert letztlich auch der Schuldner, der dank der neuen optimierten Planung doch noch in die Lage versetzt wird, seinen Kredit abzahlen zu können.

Wie in anderen Bereichen auch, wird sich die Nutzer-Experience im Kreditgeschäft dank der neuen Technologie deutlich verbessern. So spielen künftig Chatbots für die Beantwortung von Nutzerfragen eine zentrale Rolle. Anfragen über das Kundenportal werden zunächst von einem KI-basierten Bot beantwortet. Diese können auf Wunsch des Anwenders etwa Informationen zusammentragen oder dem Mitarbeiter einfache Anfragen abnehmen. Sogar eine Verhandlung zum Abschluss eines Ratenzahlungsplans kann technisch bereits via Bot erfolgen. Auf Wunsch kann hierbei immer auch ein Mitarbeiter zugeschaltet werden. Dank der Technologie ist eine Erreichbarkeit rund um die Uhr garantiert. Einfache Fragen werden ohne Wartezeit sofort beantwortet. Nicht zu unterschätzen ist darüber hinaus der Vorteil, dass der Schuldner gegenüber einem Algorithmus weniger Schamgefühl empfindet und jede Frage gestellt werden kann.

Die Lösungssuite von Collenda erreicht bereits weitgehende Effekte auf den Kreditprozess, schon mittelfristig werden wohl auch vorgelagerte Prozessschritte von der Technologie erfasst. Denkbar ist dies etwa beim Kreditantrag. So sind Banken seit jeher gefordert, eine möglichst genaue Information zum Risiko eines jeden Kredites zu ermitteln. Aktuell arbeiten die Analysemodelle einer Bank gemeinhin mit statistischen Analyseverfahren und Modellbildungen. Deren Grundlage sind historische Ausfalldaten von Krediten. Aufgabe des Risikocontrollings der Bank ist das Erstellen von Korrelationen zwischen Ausfallrisiken und spezifischen Merkmalen möglicher Kreditnehmer. Mit Hilfe von Scorecards versucht das Institut, über mehrere Dimensionen gleichzeitig eine realistische Beurteilung zu erzielen. Die gleichzeitige Betrachtung einer Vielzahl von Parametern macht dies jedoch extrem schwierig. Unterstützung für die Erstellung und Anpassung von Scorecards an die tatsächlichen Ausfall- und Riskodaten der Bank kann eine KI aufgrund der multidimensionalen Optimierung von Parametern besser als klassische statistische Verfahren bieten, was die Trennschärfe der Risikoabbildung deutlich verbessern kann. Infolgedessen gelingt es dem Institut, eine differenziertere Abwägung von Chancen und Risiken vorzunehmen.

Entsprechend lässt sich zusammenfassen, dass der Einsatz der neuen Technologie für Bank und Kunde erhebliche Verbesserungen mit sich bringt – und weitere Verbesserungen absehbar sind. Bestehende Vorbehalte werden sich aufgrund ökonomischer Faktoren – aber auch einer verbesserten Experience – zerschlagen. Institute sind heute gefordert, sich mit den Möglichkeiten und Einsatzfeldern vertraut zu machen, um das Potenzial schnellstmöglich zu erschließen. Andere Finanzdienstleistungsbereiche haben diese Transformation bereits in Angriff genommen.

Gastbeitrag von Christoph Tahedl, CTO von Collenda