Wie KI das Kreditwesen nachhaltig verändert

Säumige Zahlungen sind für Kreditnehmer seit jeher der absolute Worst-Case. Raten, die nicht mehr bedient werden können, sind für viele Kreditnehmer der Albtraum schlechthin und für Banken eine echte Herausforderung. Kann ein Kredit nicht mehr bedient werden, beginnt für beide Parteien eine langwierige, unangenehme und nicht selten kostspielige Prozedur. Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz im Kredit- und Forderungsmanagement wird das Risiko möglicher Kreditausfälle von vornherein minimieren und auch den Umgang mit notleidenden Krediten nachhaltig verändern.

Die Motive für den Einsatz lassen sich im Dreiklang „Effizienz, Effektivität und Nutzererlebnis“ zusammenfassen. So gilt es für Unternehmen und insbesondere Banken, verstärkt auf Automatisierung und Kostensenkungspotenziale zu setzen (Effizienz) und gleichzeitig die Risikosteuerung der Kreditvergabe und die Erfolge im Forderungsmanagement zu optimieren (Effektivität). Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz im Backend kann hier aufgrund des höheren Automatisierungsgrades und besserer Vorhersagequalität von großem Nutzen sein. Als dritte Dimension rückt zunehmend auch der Bereich „Experience“ in den Fokus. Auch an der direkten Schnittstelle zum Kunden ist das Potenzial der neuen Technologie immens und birgt die Möglichkeit, Prozesse für den Kunden zu vereinfachen und ihn noch stärker an das eigene Unternehmen und dessen Service-Angebote zu binden. Chatbots und Sprachprogramme erreichen immer höhere Reifegrade und können ergänzend zum Online-Portal und dem persönlichen Dialog die Kommunikation zwischen Bank und Kunde verbessern.

Europaweit gehört das Meerbuscher Softwareunternehmen Collenda zu den Pionieren für den Einsatz der neuen Technologie. Obwohl Künstliche Intelligenz bereits seit einigen Jahren zu den besonders prominenten Trendthemen der Finanzbranche zählt, lagen Innovationen im Bereich des Kredit- und Forderungsmanagements lange brach. Collendas neue Lösungssuite bringt die Künstliche Intelligenz nun bereits in verschiedenen Aufgabenbereichen zum Einsatz. So lässt sich mithilfe der neuen Technologie eine differenzierte Segmentierung von Schuldnern vornehmen. Diese basiert auf der Analyse von rund 300.000 Datensätzen, die zum Anlernen des Systems herangezogen wurden. Mit dieser Vorsegmentierung der Schuldner in fünf verschiedene Gruppen können Banken aber auch Mittelständler mit offenen Forderungen Klienten zielgruppenspezifischer behandeln. So werden etwa jüngere Menschen eher via SMS benachrichtigt, während ältere Personen einen klassischen Brief erhalten. Die Resonanz auf die Kontaktversuche wird dabei genau erfasst. Führt etwa eine Kurznachricht nicht zu einer Antwort, kann der Kanal im nächsten Schritt verändert werden. Zudem werden je nach Segment unterschiedliche Maßnahmen ergriffen: So erkennt das System etwa, ob offene Raten aufgrund von übersehenen Rechnungen entstanden sind oder ob tatsächlich ernste Zahlungsschwierigkeiten bestehen. Entsprechend können zielgenaue Maßnahmen eingeleitet werden.

Wie KI bei der Restrukturierung eines in Verzug geratenen Kredits hilft, erfahren Sie auf Seite 2