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52 02 | 2019 möglichen Zahlungshorizont für den Kunden ermitteln. Ohne Schwierigkeiten ist es somit möglich, jeden Fall individuell zu prüfen und anschließend maßgeschneidert zu bearbeiten. Aufgrund der Erfahrungswerte aus der Vergangenheit erkennt die Software im Detail, wie hoch die Zahlungslast sein darf, um einen gänzlichen Zahlungsausfall zu verhindern. Die KI ist folglich ein wichtiges Werkzeug, mit deren Hilfe die Recovery Rate für Geldinstitute sowie andere Unternehmen maßgeblich verbessert oder die Dauer der Einbringung wesentlich verkürzt werden kann. Eine Optimierung, von der auch der Schuldner profitiert: Durch eine optimierte Planung wird er in die Lage versetzt, seinen Kredit doch noch abzahlen zu können. Darüber hinaus können die Algorithmen – entsprechend angelernt – auch die institutsspezifischen Regeln und Grenzen der Corporate Social Responsibility (CSR) berücksichtigen. Kommunikation via Bot – Erreichbarkeit rund um die Uhr Besonders hohe Erwartungen gehen mit dem Einsatz von KI an der direkten Schnittstelle zum Kunden einher. Die Vorstellung, mit einem Algorithmus zu interagieren, erscheint vielen Nutzern noch wie Science Fiction. Dabei ist schon heute klar: Wie in anderen Bereichen auch, wird sich die User Experience im Kreditgeschäft dank der neuen Technologie deutlich verbessern. So spielen künftig Chatbots für die Beantwortung von Nutzerfragen eine zentrale Rolle. Chatbots sind Automaten, die auf Spracherkennung und vorgefertigten Skripten beruhen. Sie sind in der Lage, textbasierte Dialoge mit einem Anwender zu führen. Diesem liegt ein differenziertes „Wenn-Dann- Prinzip“ zugrunde. Anhand von Fragmenten der Fragestellung wird zunächst die Intention ermittelt, und mit passgenauen Bausätzen kann dieses Anliegen anschließend binnen weniger Augenblicke beantwortet werden. Die Chatbot-Technologie ist bereits weit ausgereift. Bots können auf Wunsch des Anwenders Informationen zusammentragen oder dem Mitarbeiter einfache Anfragen abnehmen. Sogar eine Verhandlung zur Neustrukturierung einer Finanzierung kann technisch bereits ohne Schwierigkeiten via Bot erfolgen. Für komplizierte Fälle oder auf ausdrücklichen Wunsch des Anwenders kann dieser jedoch auch immer nahtlos an einen Mitarbeiter übergeben werden. Dank der Technologie ist eine Erreichbarkeit nicht länger an Arbeitszeiten gebunden. Ein Bot garantiert die Bearbeitung von Anfragen rund um die Uhr. Standardfragen werden ohne Wartezeit sofort beantwortet und leichte Probleme gelöst. Für das Kreditwesen ergibt sich darüber hinaus ein nicht zu unterschätzender, spezifischer Vorteil: Der Schuldner empfindet gegenüber einem Algorithmus weniger Schamgefühl. Er traut sich, jede Frage zu stellen und durchdringt somit die Sachlage im Detail. Das Wissen, dass auf der anderen Seite nur Technologie agiert, schafft Abstand und ermöglicht einen rationaleren Blick auf die Situation. Kredite auf Knopfdruck Durch Kreditportale können angehende Kreditnehmer, private wie gewerbliche, schon heute rund um die Uhr Kreditanträge stellen. Nicht selten dauert es aber danach aufgrund von manuellen Prozessen noch zwischen einem Tag und mehreren
02 | 2019 53 Wochen, bis die finale Kreditentscheidung getroffen wurde und der Kreditnehmer über das Geld verfügen kann. In Zeiten des Überangebots an möglichen Finanzierungspartnern und von spontanen Kaufentscheidungen der Konsumenten ist es ein klarer Wettbewerbsvorteil, sofort die Kreditentscheidung und Auszahlung des Kredits anbieten zu können. Im privaten Bereich ist es bereits heute möglich, mittels KI und PSD2-Schnittstelle die Umsätze des Antragsstellers analysieren zu lassen, und zusammen mit den Adressdaten eine unmittelbare Kreditentscheidung zu treffen. Für eine erhöhte Sicherheit oder bei komplizierteren Kreditformen können bereitgestellte Dokumente mittels OCR und KI analysiert und ausgelesen werden. Dies ermöglicht neben der direkten Entscheidung auf Basis von ermittelten KPIs die Überprüfung von Angaben und verhindert somit Betrug. Zusätzlich wird auch das Backoffice der Bank entlastet, da Grundbücher automatisch und nicht mehr manuell geprüft werden müssen. Somit ist es beispielsweise schon heute denkbar, als Immobilieninteressent direkt nach Besichtigung der Immobilie die Finanzierung zu sichern. Auch im gewerblichen Bereich kann der Prozess vom Kreditantrag bis zur Auszahlung auf wenige Minuten reduziert werden, sofern die Möglichkeiten der KI konsequent genutzt werden. Die nötige Identifizierung des Kunden kann heute digital erfolgen und auch die nötige Know-Your-Customer- Prüfung lässt sich automatisch durchführen. Geschäftszahlen können durch den digitalen Finanzbericht direkt oder per OCR und KI ausgewertet werden. Die bisher übliche SWOT- Analyse lässt sich auf der gleichen Basis erledigen und erfordert neben der KI für die Entscheidung nur ein zusätzliches Natural Language Processing. Dies erlaubt auch die Prüfung und Verwendung aller verfügbaren Nachrichtenquellen. In der Konsequenz kann die Kreditentscheidung nicht nur sofort, sondern auch für die Aufsicht nachvollziehbar getroffen werden. Dies hilft auch bei den in der Vergangenheit oft vorherrschenden Kapazitätsengpässen in der Berichtssaison. Nur wenn das Ergebnis der Prüfung nicht sicher genug ist, kann die Prüfung durch einen erfahrenen Analysten ergänzt werden – dies trainiert und verbessert die KI gleichzeitig weiter, wodurch ein vergleichbarer Fall unter Umständen beim nächsten oder übernächsten Mal ohne manuelle Eingriffe entschieden werden kann. All dies verringert die Stückkosten der Bank maßgeblich und ermöglicht es Unternehmen, schnell auf Marktbewegungen zu reagieren und Chancen auszunutzen. Potenziale noch nicht ausgeschöpft Dank des modernen Ansatzes lassen sich heute bereits weitgehende Effekte auf den Kredit- und Forderungsmanagementprozess erzielen. Mittelfristig werden wohl auch vorgelagerte Prozessschritte von der Technologie erfasst. Denkbar ist dies etwa bei den verwendeten Risikomodellen. So sind Banken seit jeher gefordert, eine möglichst genaue Information zum Risiko jedes Kredits 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. Mithilfe 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. In Zukunft könnte die Bewertung nicht mehr über Scorecards erfolgen, sondern mit Unterstützung der multidimensionalen KI, was die Trennschärfe der Risikoabbildung deutlich verbessern kann. Fazit Der Einsatz neuer KI-Ansätze im Kreditgeschäft bringt für Bank und Kunde erhebliche Verbesserungen mit sich, zudem sind weitere Verbesserungen absehbar. Bestehende Vorbehalte werden sich aufgrund ökonomischer Faktoren und einer verbesserten User 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. Ein Wandel im Kredit- und Forderungsmanagement wird zeitnah folgen. Autor Christoph Tahedl, CTO bei Collenda in Meerbusch. Er ist verantwortlich für Technologie, Produktentwicklung und das Produktmanagement und hat mehr als 20 Jahre Erfahrung in der Anwendungsentwicklung und dem Management von Entwicklungsteams, insbesondere im Finanzsektor.
