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Es ist keine Überraschung, dass Banken jeden Tag Kreditanträge ablehnen. Manchmal mit gutem Grund, manchmal aber auch... nicht so sehr.
Ein typisches Beispiel für “großartig auf dem Papier”, das aber die Kriterien nicht erfüllt, ist die Gig-Economy. Ein Ort voller hart arbeitender, gut bezahlter Menschen, die praktisch alle Kriterien erfüllen - ihre Miete wird pünktlich bezahlt, sie haben keine verrückten Schulden. Nur fehlt ihnen ein entscheidendes Dokument: ein W-2.
Antrag = Abgelehnt.
Das Gleiche gilt für neu angekommene Einwanderer, die arbeiten und äußerlich alles richtig machen, aber zum Zeitpunkt der Antragstellung noch keine Vorstrafen haben. Gleiches Ergebnis.
Als Anhaltspunkt können wir die Zahlen des Consumer Financial Protection Bureau (CFPB) heranziehen. Im Jahr 2020 werden etwa 2,7% der Erwachsenen in den USA hatten KEINE Kreditauskunft. Das bedeutet übersetzt 7 Millionen Menschen sind für die Büros unsichtbar.
Und warum? Es geht um eine dünne Kreditakte. Herkömmliche Scoring-Systeme berücksichtigen fünf Faktoren: Zahlungsverhalten, Höhe der Schulden, Länge der Kreditgeschichte, neue Kredite und Kreditportfolio. Das war's.
Der Algorithmus sucht nach einer Vorgeschichte und findet eine Leerstelle. Deshalb gehen potenzielle Bewerber weg. Sehr wahrscheinlich werden sie zu einem anderen Kreditgeber mit besserer Technologie wechseln.
AI-Kreditwürdigkeitsprüfung hilft FinTechs, Kunden ohne Bankverbindung zu erreichen und Daten schneller zu analysieren. Da Kreditgeber schnellere Entscheidungen mit weniger Verlusten anstreben, ist eine KI-gestützte Kreditwürdigkeitsprüfungssystem bietet diese Möglichkeit. Die Zahlen sprechen eine deutliche Sprache: KI im Finanzmarkt wird voraussichtlich von $38,36 Milliarden im Jahr 2024 auf über $190 Milliarden wachsen bis 2030.
Schauen wir uns nun an, wie Kreditwürdigkeitsprüfung mit künstlicher Intelligenz funktioniert und welchen Nutzen sie bringt.
AI-Kreditwürdigkeitsprüfung ist eine Methode, die künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen einsetzt, um die Wahrscheinlichkeit zu ermitteln, dass ein Kreditnehmer einen Kredit zurückzahlt. Dazu werden große Datensätze gesichtet, um Signale zu finden, die bei einer manuellen Überprüfung nicht erfasst werden können oder von Menschen übersehen werden.
Das Konzept selbst ist einfach: Sie trainieren ein Modell auf der Grundlage früherer Rückzahlungsergebnisse und bewerten das Risiko anhand einer breiteren Palette von Indikatoren als bei einer herkömmlichen Kreditbewertung.
Und so funktioniert es.
Ein Modell des maschinellen Lernens untersucht die Daten des Kreditnehmers, stellt fest, inwieweit sie mit Mustern aus historischen Krediten übereinstimmen, berechnet einen Risikowert und gibt Ihnen eine AI-Kreditwürdigkeit.
Und hier ein Blick darauf, wie aus Rohdaten eine verwertbare Zahl wird:
Die Grundlage traditioneller Modelle besteht darin, dass sie nach einer linearen Logik funktionieren. Ereignis A folgt immer auf Ereignis B. Die Regulierungsbehörden schätzen diese Vorhersehbarkeit, weil sie leicht zu erklären ist. Aufgrund grundlegender Einschränkungen ist es jedoch unmöglich, wesentliche Verbesserungen vorzunehmen. Und Modelle wie FICO können nicht lernen oder sich anpassen, wenn unvorhergesehene Ereignisse eintreten.
Beim traditionellen Scoring werden alle gleich bewertet: Eine verpasste Zahlung senkt den Score, eine dünne Vorgeschichte wird bestraft, und der Verlust des Arbeitsplatzes oder ein Krankenhausaufenthalt macht keinen Unterschied.
AI-Kreditmodelle arbeiten nach einem völlig anderen Prinzip. Sie können den Unterschied zwischen einem Zahlungsausfall während eines dokumentierten medizinischen Notfalls und einem Kreditnehmer, der regelmäßig zu spät zahlt, erkennen. Sie können feststellen, dass ein Neueinwanderer mit einem Master-Abschluss und einem festen Arbeitsplatz in einem Fortune-500-Unternehmen sicherer sein könnte, als seine begrenzte Kreditgeschichte vermuten lässt.
Hinweis: Diese Logik sollte nur zulässige Datenquellen und vom Kreditnehmer vorgelegte Härtefallnachweise verwenden.
Auch wenn die Partitur rätselhaft erscheinen mag, ein AI-Kreditsystem ergibt sich aus einer präzisen Abfolge von Schritten, die auf Big Data und maschinellem Lernen basieren.
Und so funktioniert es tatsächlich.
Um den Kredit entweder zu verweigern oder zu genehmigen, sammelt und organisiert ein System automatisch enorme Mengen an strukturierten Daten (z. B. Tabellenkalkulationen, Datenbanken usw.) und extrahiert unstrukturierte Daten (Textdateien, PDF, Bilder usw.) aus verschiedenen Quellen.
Zu den wichtigsten Kategorien gehören:
Um ein Vorhersagemodell zu trainieren, analysieren Datenwissenschaftler historische Rückzahlungsdaten von über 1 Million Krediten und ermitteln die Merkmale von Kreditnehmern, die zurückgezahlt haben, im Vergleich zu denen, die in Verzug geraten sind.
So trainieren Datenwissenschaftler ein Modell:
Nach der Schulung stellen die Kreditgeber ein validiertes Modell als Cloud-basierte REST-API bereit, um es in das Kredit-Ökosystem zu integrieren.
Das passiert in der Live-Umgebung:
Der Einsatz markiert keinen Endpunkt. Das Modell, das auf der Grundlage der Ausgaben im Jahr 2024 trainiert wurde, könnte im Jahr 2026 nicht mehr so gut funktionieren, wenn sich die wirtschaftlichen Bedingungen ändern, weshalb Fachleute die Überwachung, die Erkennung von Abweichungen und die planmäßige Nachschulung einsetzen.
In Situationen, in denen ein Kreditnehmer als wenig ausfallgefährdet eingestuft wurde und dann ausfällt, alarmiert ein KI-gestütztes Überwachungssystem menschliche Experten für zusätzliche manuelle Prüfungen. Datenwissenschaftler werden auch Fehler untersuchen und das Modell anhand von Echtzeitdaten neu trainieren. Durch diesen Kreislauf bleibt das System scharf und gut an neue Betrugsversuche und verändertes Verbraucherverhalten angepasst.
Zu den wichtigsten Praktiken des kontinuierlichen Lernens gehören:
Betrachtet man die Gesamtheit und das Innenleben der Finanzinstitute, so wird der immense Wert der KI-basierte Scoring-Maschinen.
Kommen wir nun zur Diskussion einiger prominenter Vorteile der AI-Kreditwürdigkeitsprüfung.
KI-Kreditplattformen helfen Kreditgebern, mehr Kunden zu autorisieren, während sie gleichzeitig Verluste und Streitigkeiten minimieren und die manuelle Arbeit reduzieren.
Nachfolgend werden die wichtigsten Auswirkungen von AI auf die Kreditwürdigkeitsprüfung erläutert.
Genauigkeit ist der heilige Gral der Kreditvergabe und das Einzige, was hier wirklich zählt. Schlechte Genauigkeit führt zu Fehlern, die Geld kosten: Die Genehmigung eines schlechten Kredits führt zu einer Abschreibung, während die Ablehnung eines guten Kreditnehmers Einnahmen kostet und ihn an einen Konkurrenten verweist.
AI-Kreditwürdigkeitsprüfung Modelle nutzen zusätzliche Daten und Algorithmen zur Mustererkennung, um genauere Vorhersagen über Ausfälle und Zahlungsrückstände zu machen. Für Kreditgeber bedeutet dies weniger böse Überraschungen in ihren Kreditportfolios. Eine McKinsey-Analyse ergab eine 20-40% Verringerung der Kreditverluste bei den Unternehmen, die bessere Modelle für die Schätzung von Zahlungsausfällen verwendeten.
Was dies in der Praxis bedeutet:
Das Modell prognostiziert die Kreditrückzahlungen genau, was die Ausfallquoten verringert. Es erkennt anomale Rückzahlungsmuster und löst eine Betrugsüberprüfung aus. Mit einer besseren Risikovorhersage und -kontrolle können Kreditgeber Kredite mit angemessenen Zinssätzen anbieten, um ihre Einnahmen zu maximieren.
Die Risikoprüfung war langwierig und repetitiv: Die Teams mussten nach Dokumenten suchen, das Verhältnis von Schulden zu Einkommen mit einem Taschenrechner berechnen und die Berichte einzeln abrufen. Tatsächlich machen das viele Leute immer noch auf die altmodische Art.
Eine KI-Bewertungsmodul für Kredite verarbeitet automatisch Dokumente, berechnet den DTI und ruft Kreditberichte innerhalb von Minuten, wenn nicht gar Sekunden ab. Plötzlich kann eine Entscheidung, die früher drei Tage dauerte, fast sofort getroffen werden. Die Kreditnehmer erhalten eine sofortige Antwort, und der Kredit wird bearbeitet, bevor sie überhaupt die Website eines Mitbewerbers aufrufen können.
Mit KI für die Kreditwürdigkeitsprüfung ermöglicht es Kreditgebern, Kundensegmente zu bedienen, die nach herkömmlichen Modellen als zu riskant oder schwierig zu zeichnen gelten. Sie stufen sie einfach als “zu riskant” ein, weil sie nicht in die Standardvorlage passen.
Kreditnehmer, die keine Bankverbindung haben, wie z. B. junge Menschen oder solche mit lückenhafter finanzieller Vorgeschichte, kommen für die herkömmliche Kreditwürdigkeitsprüfung grundsätzlich nicht in Frage. KI-Modelle, die alternative Daten einbeziehen, verbessern die Bewilligung von Kleinunternehmen und Verbraucherkrediten, weil sie Wert erkennen, wo herkömmliche Scoring-Verfahren Risiken sehen.
Außerdem können KI-Algorithmen bei der Erstellung granularer Risikoabschnitte Gruppierungsmethoden anwenden. Anstatt Tausende von Kunden in eine einzige “moderate” Kategorie einzuordnen, unterteilt ein KI-Gruppierungsprozess diese Personen in kleinere Gruppen, die jeweils eine eigene Risikoeinschätzung haben.
Auf diese Weise können Kunden mit geringem Risiko negative Konsequenzen vermeiden, nur weil sie in dieselbe demografische/kreditspezifische Kategorie fallen wie Kunden mit höherem Risiko.
Über die eigentliche Kreditentscheidung hinaus, Kreditwürdigkeitsprüfung mit künstlicher Intelligenz optimiert jede Phase des Kreditvergabeprozesses.
Digitale Kreditwürdigkeitsprüfung Plattformen überprüfen Einkommen und Identität durch Datenbankabfragen und Scannen von Dokumenten. Einige KI-Dienste nutzen beispielsweise Computer Vision, um Gehaltsabrechnungen oder Steuerformulare zu lesen und das Arbeitseinkommen in Sekundenschnelle zu bestätigen.
In traditionellen Strukturen ist ein Antrag eine heiße Kartoffel. Er wandert von den Front-Office-Abläufen zur Kreditanalyse und dann zur Risikobewertung. Kreditgeber können die Genehmigungszeiten verkürzen und die manuelle Prüfung durch KI-Scoring zur Überprüfung und Entscheidung reduzieren. McKinsey beschreibt diese Art der End-to-End-Einrichtung um das Kundenerlebnis zu verbessern und Back-Office-Kosten zu senken.
Außerdem verkürzt die Standardisierung der Verfahren die Schulungszeit, schafft transparente Protokolle für die Überwachung und bietet den Kunden eine einheitliche Erfahrung.
Vor einem Jahrzehnt erforderte der Aufbau von KI-Systemen erhebliche Vorlaufkosten (Datenwissenschaftler, GPUs, Datenpipelines). Diese Hürde hat sich drastisch verringert.
AI-Kreditwürdigkeitsprüfung Technologie wird nun für Kreditgeber jeder Größe zugänglich. Dank kostengünstigem Cloud Computing und Open-Source-Bibliotheken können Kreditgeber heute leichter Mitarbeiter für das maschinelle Lernen einstellen oder schulen.
Verschiedene FinTech-Unternehmen wie Zest AI, Lenddo und Upstart bieten KI-gestützte Kreditwürdigkeitsprüfungen als SDKs an, die Kreditgeber integrieren können. Mit dem Aufkommen des Cloud-Computing können auch kleinere Kreditgeber auf KI-Infrastrukturen auf Cloud-Plattformen wie AWS oder Google Cloud zugreifen.
McKinsey stellte fest, dass KI- und maschinelle Lernlösungen Verringerung des Papieraufwands und der Dokumentenanforderungen, Dies senkt die Supportkosten und beschleunigt die Genehmigungsverfahren.
Auf der technischen Seite sinken die Kosten aus einem einfachen Grund: Das System ruft die Daten einmal ab und validiert sie, dann setzt es einheitliche Regeln durch. Durch die Reduzierung einmaliger Ausnahmen verringert sich der Zeitaufwand für die Überprüfung durch das Personal erheblich, ganz zu schweigen davon, dass dadurch auch der Papierkram reduziert und die Genehmigung verbessert wird.
Die CFPB berichtete über einen Kreditgebertest, bei dem das Modell 27% mehr Antragsteller genehmigt und den durchschnittlichen effektiven Jahreszins für genehmigte Darlehen um 16% gesenkt, bei gleichbleibendem Gesamtrisiko und gleichbleibender Fair-Lending-Konformität.
Finanzinstitute verwenden verschiedene Arten von KI-Modellen, um das Risiko von Kreditnehmern vorherzusagen. Die Auswahl des richtigen AI-Kreditwürdigkeitsprüfung hängt von den spezifischen Bedürfnissen des Kreditinstituts und den vorliegenden Daten ab.
So gehen Sie bei der Entscheidung vor:
Verschiedene Situationen erfordern verschiedene optimale Modelle. Die richtige Wahl hängt davon ab, wie Sie die Genauigkeit mit der Systemkomplexität und den Ihnen zur Verfügung stehenden Ressourcen in Einklang bringen.
Wenn Sie Ihr eigenes, individuelles Risikomodell erstellen, haben Sie die volle Kontrolle über Ihre Risiken und können sich von Ihren Mitbewerbern abheben, die eine Einheits-Scorecard verwenden. Dazu müssen Sie Ihr Projekt in verschiedene Phasen unterteilen und jeder Phase Verantwortliche und Meilensteine zuweisen, damit Sie messen können, wo Sie im Prozess stehen.
Schauen wir uns diese Phasen genauer an.
Der erste Schritt besteht darin, Ihr Reservoir zu bilden. Sammeln Sie Ihre internen Leistungsinformationen über Kredite sowie Kreditberichte und alternative Datensätze. Erstellen Sie eine ETL-Pipeline (Extrahieren, Transformieren, Laden) mit minimaler Sicherheit, um diese Datensätze in ein gemeinsames Repository zu ziehen. Das ideale Speicherszenario ist die Cloud, da sie die größte Flexibilität für Wachstum bietet.
Rohe Transaktionslisten enthalten Hunderte von Einträgen, die für sich genommen nichts aussagen. Sie müssen daher zunächst in eine Merkmalsform umgewandelt werden, die von einem Modell verarbeitet werden kann.
Wenn Sie den “durchschnittlichen Kontostand der letzten 90 Tage” berechnen, wird diese einzelne Kennzahl zu einem Merkmal, das dem Modell hilft, Ihre finanzielle Stabilität zu bestimmen. Man muss allerdings ein gutes Verständnis der Bankgeschäfte haben, um zu wissen, welche Merkmale relevant sind.
Wählen Sie einen Algorithmus aus, z. B. Random Forest oder XGBoost, und teilen Sie den gesamten Datensatz in einen Trainings- und einen Testsatz auf. Trainieren Sie den ausgewählten Algorithmus auf dem Trainingsdatensatz und stimmen Sie auch die Hyperparameter learning_rate und n_estimators ab. Bewerten Sie die Leistung des Modells im Testdatensatz, indem Sie den AUC-Wert berechnen. Wenn der AUC-Wert 0,8 oder höher ist oder sich weiter verbessert, beenden Sie die Abstimmung.
Bei der Validierung werden Verzerrungen durch Stresstests aufgedeckt, die die Leistung bei wirtschaftlichen Abschwüngen überwachen. Dieser Schritt ist entscheidend für die Einhaltung der Vorschriften der Aufsichtsbehörden, die wissen wollen, wie Ihr System Entscheidungen trifft.
In der letzten Phase der KI-Modellentwicklung wird das Modell von den Tests/Experimenten im Labor auf die tatsächliche Nutzung übertragen. Ihr AI-Entwicklungspartner verpackt das Modell in eine API und integriert es in Ihr Kreditvergabesystem. Wenn ein Kunde auf “Beantragen” klickt, generiert das System einen sofortigen Kreditscore, so dass die Underwriter Kreditanträge innerhalb von Minuten anstatt von Tagen oder länger genehmigen können.
Nun richten Sie Dashboards ein, um die tägliche Ausfallquote, die Bewilligungsquote und die AUC Ihres Modells zu überwachen. Wenn die Ausfallquote um mehr als zwei Prozentpunkte steigt oder die Bewilligungsquote stark abnimmt, müssen Sie eine Untersuchung der Datenabweichung durchführen und eine aktualisierte Kalibrierung für Ihr Modell einrichten.
Der Aufbau einer intelligenten Kreditwürdigkeitsprüfungsplattform erfordert eine Mindestinvestition von $15.000, während Unternehmensentwicklungen $150k oder mehr erreichen, je nach den spezifischen Anforderungen an die Einhaltung von Vorschriften und den Funktionsanforderungen.
Es gibt drei Hauptkategorien, die sich nach Umfang und Funktionalität richten.
Es umfasst nur wesentliche Funktionen wie die digitale Identitätsprüfung, grundlegende Risiko-Dashboards und automatische Kreditentscheidungen in Echtzeit. MVPs, die für Markttests entwickelt wurden, kosten in der Regel zwischen $15.000 und $40.000.
Diese Stufe ist ideal für Start-ups, die sich an Kleinverbraucher richten, oder für FinTech-Unternehmen, die die Marktfähigkeit testen. Es ist die beste Option für den Anfang: nur wesentliche Funktionen ohne unnötige Features.
Diese Lösungen fügen alternative Daten, Betrugserkennung und prädiktive Analysen hinzu und helfen Kreditgebern, den Kreditzugang für dünn besiedelte Kreditnehmer zu erweitern und gleichzeitig strenge Risikokontrollen aufrechtzuerhalten. Explainable AI liefert Entscheidungsgrundlagen, die zeigen, wie ein Modell zu seiner Schlussfolgerung gekommen ist, und nicht nur das Ergebnis.
Die Kosten können zwischen $45.000 und $80.000 liegen.
Enterprise-Implementierungen für die Verarbeitung hoher Volumina reichen von $85.000 bis $150.000 und mehr. Diese Investition bietet Kreditgebern automatisierte Compliance-Workflows für revisionssichere Berichte sowie Deep-Learning-Modelle, die monatlich neu trainiert werden, und Dashboards, die Tausende von Krediten in Echtzeit verfolgen.
Wir glauben, dass der beste Ansatz ein hybrider ist. Sie nutzen KI, um Entscheidungen zu treffen, behalten aber den Menschen als Kontrolleur im Boot. Auf diese Weise schaffen Sie ein Gleichgewicht zwischen automatisierter Geschwindigkeit und Einsicht und dem umsichtigen Urteilsvermögen erfahrener Underwriter.
Der Umstieg fällt schwer. Wir haben es verstanden.
Sie ändern buchstäblich die Art und Weise, wie Sie Ihre Risiken managen. Aber Sie können mit einem kleinen Schritt beginnen. Die besten Implementierungen, die wir gesehen haben, fangen klein an. Oft wird ein “Schattenmodell” neben dem Altsystem betrieben, bis das Team einem neuen System vertraut.
Wir von Innowise haben diesen Weg bereits mit Banken und FinTech-Unternehmen beschritten. Wir wissen, wo Datenfallen lauern und welche schwierigen Fragen die Aufsichtsbehörden stellen. Mit mehr als 19 Jahren praktischer Erfahrung ist unser KI-Entwickler haben Dutzende von FinTech-Projekten durchgeführt.
Wenn Sie bereit sind, Ihre Kreditprüfungsmaschine, unser KI-Ingenieure kann eine maßgeschneiderte Lösung für die Kreditwürdigkeitsprüfung entwickeln die Ihrem Produkt- und Risikoprofil entspricht.
Bitte zögern Sie nicht schreiben Sie uns wann immer Sie es für richtig halten.
Es verwendet alternative Datensignale zur Bewertung der kurzfristigen Rückzahlungsfähigkeit, bestehend aus Miete, Telefonrechnungen und Cashflow-Mustern.
Modelle, die historische Daten verwenden, können Verzerrungen widerspiegeln, die in den Trainingsdaten enthalten sind. Daher müssen Kreditgeber ihre Modelle häufig auf Fairness prüfen und etwaige Unstimmigkeiten, die sich aus den Vorhersagen des Modells ergeben, korrigieren.
Bei Kreditgebern, die KI-Kreditalgorithmen verwenden, bestehen die Regulierungsbehörden darauf, dass sie eine faire Kreditvergabeentscheidung nachweisen, nicht diskriminieren und Aufzeichnungen über die Eingaben im Zusammenhang mit den Kreditvergabeergebnissen führen.
Die Teams testen alle Modelle mit einem Holdout-Datensatz, auf dem keines der Modelle trainiert wurde, und vergleichen die Vorhersagen mit den tatsächlichen Ergebnissen für neue Kreditnehmer.
Erstens sollten die Kreditgeber ein Modell neben ihrem herkömmlichen Kreditbewertungsverfahren einsetzen. Als nächstes sollten Kreditgeber ein menschliches Überprüfungsverfahren für risikoreiche Konten anwenden und bei Stabilität erweitern.
Ein typisches maßgeschneidertes Kreditscoring-System kostet in der Regel mindestens ~ $15.000, während große Systeme $150.000 oder mehr kosten können.
Verbesserte Kreditrisikomodelle ermöglichen es Kreditgebern, Kreditnehmer anhand zusätzlicher Daten zu bewerten, was für Gigworker oder Einwanderer, die von herkömmlichen Kreditmodellen abgelehnt werden, von Vorteil ist.
Kreditgeber nutzen öffentliche Cloud-Speicher- und -Rechnerservices auf AWS oder Google Cloud, weil sie skalierbar sind und keine Anfangsinvestition in Hardware vor Ort erfordern.
Leiter der Projektabwicklung & Leiter des Kompetenzzentrums
Siarhei leitet unsere FinTech-Strategie mit fundierten Branchenkenntnissen und einem klaren Blick für die digitale Finanzwelt. Er unterstützt Kunden bei der Bewältigung komplexer Regulierungen und technischer Entscheidungen und entwickelt Lösungen, die nicht nur sicher, sondern auch wachstumsorientiert sind.
