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Texte zu generieren und uns schnelle Antworten zu geben. Schon jetzt kann künstliche Intelligenz Ihre Kreditwürdigkeit bestimmen. Wie funktioniert das, und ist es möglich, dass KI ihn besser bestimmen kann als Bankangestellte? Im Folgenden finden Sie alle Vor- und Nachteile von KI-basierte Kreditwürdigkeitsprüfung.
Inhaltsübersicht
- KI und GenAI im Bankensektor - wie sieht es aus?
- Wie funktioniert AI Credit Scoring?
- AI-Kredit-Scoring-Modelle
- AI Credit Scoring ist großartig, aber...
Die Revolution der KI ist nicht nur mit
KI und GenAI im Bankensektor - wie sieht es aus?
Wie das Unternehmen SAS, das in "Ihre Reise in eine GenAI-Zukunft: Ein strategischer Weg zum Erfolg im Banking"jetzt sofort 60% der Banken nutzen GenAI. Der KI-Fintech-Markt ist sprunghaft angestiegen auf $11,59 Milliarden im Jahr 2023, was einer Wachstumsrate von 26,8% im Vergleich zu 2022 entspricht. Analysten sagen voraus, dass der Bankensektor $1 Billionen bis 2030 aufgrund von KI. Wie Juniper Research berichtet, werden KI- und Kreditbewertungsdienste bis 2028 $44 Milliarden erreichen (https://www.sas.com/content/dam/sasdam/documents/20250124/your-journey-to-a-genai-future-a-strategic-path-to-success-in-banking.pdf).
Diese Zahlen steigen rapide an, da die Banken beginnen, die echten Vorteile der Kombination von KI-gestützter Kreditwürdigkeitsprüfung mit KI-Modellen der nächsten Generation zu erkennen.
GenAI hilft den Banken nicht nur, den Entscheidungsprozess zu beschleunigen, sondern auch Verzerrungen zu reduzieren und das Kundenerlebnis zu personalisieren. Ein hervorragendes Beispiel sind synthetische Daten, die bereits von über 60% der Banken genutzt oder berücksichtigt werden (https://www.sas.com/content/dam/sasdam/documents/20250124/your-journey-to-a-genai-future-a-strategic-path-to-success-in-banking.pdf).
Wie funktioniert AI Credit Scoring?
Im Bankensektor wird KI häufig zur Unterstützung der Risikobewertung und zur Berechnung der Kreditwürdigkeit eingesetzt. Das heißt aber nicht, dass die künstliche Intelligenz dies allein tun kann. Das Tool braucht eine Menge Daten und natürlich Mitarbeiter, die es mit Tonnen von Informationen füttern und steuern.
Es stützt sich auf herkömmliche Quellen wie Kredithistorie, ausstehende Schulden und Zahlungsaufzeichnungen, alternative Quellen wie mobile Zahlungen, Telekommunikationsdaten, Mietverlauf und Zahlungen von Versorgungsunternehmen sowie Verhaltensindikatoren wie Cashflow-Trends, Girokontoinformationen und Transaktionsmuster.
Normalerweise basiert der Prozess der KI-Kreditwürdigkeitsprüfung auf der Vorbereitung und Bereinigung von Daten. Dann identifiziert das System relevante Variablen durch die Auswahl von Merkmalen. Anschließend wird der Datensatz in Trainings- und Validierungssätze aufgeteilt. Auf diese Weise erkennt das trainierte System Muster. Schließlich wird seine Effektivität bewertet und es werden Anpassungen vorgenommen.
Wie kann das helfen? Zunächst einmal beschleunigt sie den Prozess und liefert mehrdimensionale Erkenntnisse über Ihre potenziellen Kunden. Das manuelle Ausfüllen von Kreditanträgen kann zeitaufwändig sein. Die KI-Software zur Kreditwürdigkeitsprüfung kann den Prozess beschleunigen, indem sie die Daten sofort analysiert und eine klare Entscheidung auf der Grundlage vordefinierter Kriterien trifft. Das System kombiniert die Daten aus mehreren Quellen und ist daher in der Lage, eine umfassendere Berechnung zu erstellen.
AI-Kredit-Scoring-Modelle
Bei der Kreditwürdigkeitsprüfung mit Hilfe von KI kann geprüft werden, ob die finanzielle Situation einer Person die Kriterien für die Gewährung eines Kredits erfüllt. Aber das ist noch nicht alles. KI-Software zur Kreditwürdigkeitsprüfung kann auch Bewertung des Kreditrisikos. Das System implementiert Lösungen, die das Risiko der Zahlungsunfähigkeit von Kreditnehmern verringern, indem es potenziell ausfallende Kreditnehmer kennzeichnet. Verschiedene Funktionen, wie z. B. die automatische Bewertung von Kreditnehmern oder die Einplanung nachfolgender Risikoprüfungen, können dazu beitragen, das Risiko zu minimieren.
AI Credit Scoring ist großartig, aber...
Wie bereits gesagt, kann KI bei der Kreditwürdigkeitsprüfung dazu beitragen, bessere Entscheidungen schneller zu treffen. Aber die Aufnahme eines Kredits ist eine ernste Angelegenheit, und KI ist nicht perfekt und wird es wahrscheinlich erst in ein paar Jahren sein, also nehmen Sie sie nicht als selbstverständlich hin. KI hat ihre Grenzen, und die Banken müssen die sensiblen persönlichen Daten ihrer Kunden schützen.
Bitten Sie Ihren Bankangestellten, die Daten zu überprüfen. Eine große Gefahr besteht, wenn die Daten subjektiv sind. Dann kann ein Kreditbewertungsmodell voreingenommene Lösungen vorschlagen. Es ist also sehr wichtig, zu Beginn des Prozesses sicherzustellen, dass alle Informationen, die Sie in das KI-System eingeben, korrekt sind.
Quellen:
https://www.netguru.com/blog/ai-credit-scoring
https://www.sas.com/content/dam/SAS/documents/marketing-whitepapers-ebooks/ebooks/en/your-journey-to-the-genai-future-114042.pdf
