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Inhaltsübersicht
- Die alternative Datenrevolution
- Verbesserung der Genauigkeit der Kreditwürdigkeitsprüfung
- Förderung der finanziellen Eingliederung
- Technologieintegration und -implementierung
- Überlegungen zum Risikomanagement und zur Einhaltung von Vorschriften
- Zukunftsaussichten und strategische Implikationen
- Zusammenfassung - KMP vs Flutter
Finanzinstitute auf der ganzen Welt gehen über die traditionellen Daten von Kreditbüros hinaus und nutzen ein reichhaltiges Ökosystem alternativer Datenquellen. Dieser Wandel stellt eine der bedeutendsten Entwicklungen bei der Kreditvergabe an Unternehmen seit dem Aufkommen des digitalen Bankwesens dar und bietet nie dagewesene Möglichkeiten, den Zugang zu Krediten zu erweitern und gleichzeitig die Genauigkeit der Risikobewertung zu verbessern.
Die alternative Datenrevolution
Der globale Markt für alternative Daten hat ein bemerkenswertes Wachstum erfahren, das von $4,91 Milliarden im Jahr 2020 auf geschätzte $7,31 Milliarden im Jahr 2024 anstieg und bis 2030 voraussichtlich $30,70 Milliarden erreichen wird. Dieses explosive Wachstum spiegelt die zunehmende Erkenntnis in der Banken-, Finanzdienstleistungs- und Versicherungsbranche (BFSI) wider, dass traditionelle Datenquellen allein für die komplexe Kreditvergabe von heute nicht mehr ausreichen.
Alternative Daten umfassen ein breites Spektrum von Informationsquellen, die von den traditionellen Kreditbewertungsmodellen bisher übersehen wurden. Dazu gehören Zahlungserfahrungen von Versorgungsunternehmen, Mietaufzeichnungen, Beschäftigungsdaten, Banktransaktionsmuster, Einblicke in soziale Medien, Telekommunikationsdaten und sogar psychometrische Indikatoren. Die Integration solch unterschiedlicher Datenquellen ermöglicht es den Kreditgebern, sich ein umfassenderes Bild vom Verhalten und der finanziellen Verantwortung der Kreditnehmer zu machen.
Verbesserung der Genauigkeit der Kreditwürdigkeitsprüfung
Jüngste Forschungsarbeiten belegen die transformative Kraft alternativer Daten bei der Bonitätsbewertung. Eine umfassende Studie, in der alternative Datenquellen verwendet wurden, erzielte eine Fläche unter der Kurve (AUC) von 0,79360 und übertraf damit Modelle, die sich ausschließlich auf herkömmliche Auskunfteidaten stützen, deutlich. Die Studie ergab, dass Modelle, die auf alternativen Daten trainiert wurden, bei allen getesteten Algorithmen durchweg höhere AUC-Werte erzielten, wobei die Verbesserungen als statistisch signifikant bestätigt wurden.
Zu den wichtigsten alternativen Datenkategorien, die sich als besonders wertvoll erwiesen haben, gehören:
- Von den Verbrauchern genehmigte Daten über BanktransaktionenEinblicke in das Ausgabeverhalten und die Cashflow-Muster in Echtzeit
- Daten zur Überprüfung von Beschäftigung und Einkommenund ermöglicht den automatischen Zugriff auf Lohn- und Gehaltsabrechnungsdaten von Tausenden von Arbeitgebern
- Zahlungserfahrungen mit Versorgungsunternehmen und Telekommunikationdie ein einheitliches Zahlungsverhalten für alle wesentlichen Dienstleistungen erkennen lassen
- Analyse sozialer Netzwerkeeinschließlich Verbindungsmuster und regionale Wirtschaftsindikatoren
Förderung der finanziellen Eingliederung
Alternative Daten sind ein wichtiger Faktor bei der Bewältigung der Herausforderung, die rund 1,4 Milliarden Menschen ohne Bankverbindung weltweit zu bedienen, die keine traditionelle Kredithistorie haben. Durch die Analyse von nicht-traditionellen Indikatoren für finanzielle Verantwortung können Kreditgeber Kredite an bisher unterversorgte Bevölkerungsgruppen vergeben und gleichzeitig ein solides Risikomanagement betreiben.
Speziell bei der Kreditvergabe an Unternehmen ermöglichen alternative Daten eine differenziertere Bewertung kleiner und mittlerer Unternehmen (KMU), die zwar keine lange Kredithistorie haben, aber anhand anderer Indikatoren finanzielle Stabilität zeigen. Digitales Kunden-Onboarding und KYC-Prozesse können diese alternativen Datenquellen nutzen, um den Kreditvergabeprozess zu rationalisieren und gleichzeitig die Genauigkeit zu verbessern.
Technologieintegration und -implementierung
Die erfolgreiche Umsetzung alternativer Daten erfordert eine hochentwickelte technologische Infrastruktur. Algorithmen des maschinellen Lernens und künstliche Intelligenz spielen eine entscheidende Rolle bei der Analyse umfangreicher Datensätze und der Erkennung von Mustern, die bei herkömmlichen Auswertungsmethoden möglicherweise übersehen werden. Moderne Analyseplattformen müssen verschiedene Datentypen verarbeiten und gleichzeitig die Einhaltung von Datenschutzbestimmungen wie der GDPR gewährleisten.
Finanzinstitute setzen zunehmend API-gesteuerte Architekturen ein, um alternative Datenquellen nahtlos zu integrieren. Dieser Ansatz ermöglicht die Datenverarbeitung in Echtzeit und verbessert das Kundenerlebnis, indem er die Verarbeitungszeiten für Anwendungen von Tagen auf Minuten reduziert.
Überlegungen zum Risikomanagement und zur Einhaltung von Vorschriften
Alternative Daten bieten zwar erhebliche Vorteile, bringen aber auch neue Herausforderungen in Bezug auf Datenschutz, algorithmische Fairness und Einhaltung von Vorschriften mit sich. Die Kreditgeber müssen solide Sicherheitsvorkehrungen treffen, um diskriminierende Ergebnisse zu verhindern und die transparente und ethische Verwendung von Verbraucherdaten zu gewährleisten. Die Implementierung von differenzierten Datenschutztechniken und Algorithmen zur Abschwächung von Verzerrungen ist unerlässlich, um das Vertrauen der Öffentlichkeit und die Einhaltung von Vorschriften zu erhalten.
Der Aufstieg der KI in der Kreditwürdigkeitsprüfung zeigt, wie Finanzinstitute diese Technologien nutzen und gleichzeitig verantwortungsvolle Kreditvergabepraktiken beibehalten können.
Zukunftsaussichten und strategische Implikationen
Mit der weiteren Reifung des Ökosystems der alternativen Daten können wir eine zunehmende Standardisierung der Datenquellen, verbesserte Techniken zur Wahrung der Privatsphäre und ausgefeiltere Analysemodelle erwarten. Die Integration von Echtzeit-Datenströmen ermöglicht eine dynamische Kreditwürdigkeitsprüfung, die sich an die veränderten Umstände des Kreditnehmers anpasst und über statische Punkt-zu-Punkt-Bewertungen hinausgeht.
Finanzinstitute, die sich alternative Daten zunutze machen, verschaffen sich damit erhebliche Wettbewerbsvorteile. Die ersten Anwender berichten von höheren Bewilligungsquoten, geringeren Ausfallrisiken und erweiterten Marktchancen. Die Technologie ermöglicht die Entwicklung personalisierterer Kreditprodukte und verbesserter Kundenerfahrungen, was direkt zum Geschäftswachstum und zur Marktdifferenzierung beiträgt.
Zusammenfassung - KMP vs Flutter
Die Entwicklung hin zu alternativen Daten stellt einen Paradigmenwechsel bei der Kreditvergabe an Unternehmen dar und bietet das Potenzial, umfassendere, genauere und effizientere Kreditmärkte zu schaffen. Wenn Finanzinstitute diese innovativen Ansätze nutzen und gleichzeitig strenge ethische und Compliance-Standards einhalten, können sie neue Wachstumsmöglichkeiten erschließen und die Bedürfnisse ihrer Kunden besser erfüllen.
Für Finanzinstitute, die bereit sind, alternative Datenimplementierungen zu erforschen, bietet sich die Zusammenarbeit mit Technologieanbietern an, die Erfahrung mit maschinelles Lernen und KI-Anwendungen gewährleistet eine erfolgreiche Integration bei gleichzeitiger Risikominimierung. Kontakt zu unseren Experten um zu erfahren, wie Ailleron Ihre Kreditwürdigkeitsprüfung verbessern und ein nachhaltiges Geschäftswachstum fördern kann.
Quellen
Hlongwane, Rivalani, et al. "Verbesserung der Genauigkeit der Kreditwürdigkeitsprüfung durch eine umfassende Bewertung alternativer Daten". PubMed-Zentral21. Mai 2024,
https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC11108212/.
