{"id":27598,"date":"2024-10-24T10:00:21","date_gmt":"2024-10-24T10:00:21","guid":{"rendered":"https:\/\/smdhomepage.wpenginepowered.com\/?p=27598"},"modified":"2024-11-11T02:28:06","modified_gmt":"2024-11-11T02:28:06","slug":"ai-credit-evaluation-mitigating-default-risks-in-financial-2","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/smartdev.com\/de\/ai-credit-evaluation-mitigating-default-risks-in-financial\/","title":{"rendered":"KI-Kreditbewertung: Minderung von Ausfallrisiken im Finanzwesen"},"content":{"rendered":"
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In der heutigen schnelllebigen Fintech-Welt nehmen Betrug und Schwindel, insbesondere bei der Bewertung von Kreditrisiken und der Kreditvergabe, rasant zu. Herk\u00f6mmliche Kreditscoring-Modelle k\u00f6nnen Kreditnehmer mit hohem Risiko oft nicht identifizieren, wodurch Kreditgeber anf\u00e4llig f\u00fcr Kreditausfallrisiken und betr\u00fcgerische Antr\u00e4ge sind. Hier kommt die pr\u00e4diktive Analytik auf Basis k\u00fcnstlicher Intelligenz (KI) ins Spiel. Durch die Analyse riesiger Datens\u00e4tze und die Erkennung von Mustern, die herk\u00f6mmlichen Methoden fehlen, bietet die pr\u00e4diktive Analytik eine sicherere und genauere M\u00f6glichkeit, das Kreditnehmerrisiko zu bewerten, Betrug zu mindern und das allgemeine Risikomanagement zu verbessern. Dieser Artikel befasst sich mit den Auswirkungen der KI bei der Bewertung von Kreditrisiken und bietet Einblicke, wie Finanzinstitute diese Tools implementieren k\u00f6nnen, um wettbewerbsf\u00e4hig zu bleiben.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n<\/div>\n\n\n\n

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<\/span>1. Predictive Analytics im Fintech-Bereich verstehen<\/span><\/b><\/span><\/h3> <\/div> <\/div><\/div>\n
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Das Verst\u00e4ndnis von Predictive Analytics im Fintech-Bereich ist unerl\u00e4sslich, um zu begreifen, wie Finanzinstitute Kreditrisiken bewerten und fundierte Kreditentscheidungen treffen. Bevor wir uns tiefer mit dem Thema befassen, m\u00fcssen wir die anf\u00e4ngliche Entwicklung von Kreditbewertungsaktivit\u00e4ten verstehen, um den weiteren Kontext zu verstehen.\u00a0<\/span><\/p>\n<\/div>\n\n\n\n\n

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a. Historische Perspektive<\/span><\/b>\u00a0<\/span><\/h4>\n

In den fr\u00fchen Phasen der Kreditrisikobewertung konzentrierten sich Finanzinstitute in erster Linie darauf, die Kreditw\u00fcrdigkeit eines Kreditnehmers anhand traditioneller Kennzahlen zu beurteilen. Kreditgeber analysierten Faktoren wie Finanzhistorie, Kreditscores, Einkommensstabilit\u00e4t und bestehende Schulden, um die Wahrscheinlichkeit der Kreditw\u00fcrdigkeit einzusch\u00e4tzen. Dieser Prozess st\u00fctzt sich jedoch h\u00e4ufig zu stark auf historische Daten und pers\u00f6nliche Interviews, in denen Kreditgeber den Charakter und das Finanzverhalten des Kreditnehmers bewerten. Ziel war es, ein umfassendes Verst\u00e4ndnis der F\u00e4higkeit und Bereitschaft des Kreditnehmers zur R\u00fcckzahlung von Krediten zu entwickeln. Dieser Ansatz hatte jedoch zu diesem Zeitpunkt verschiedene Nachteile, die hohe Risiken behinderten, wie beispielsweise:<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

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  • Mangelnde Genauigkeit und Transparenz bei Prognosen<\/span>\u00a0<\/span><\/li>\n
  • Subjektive Beurteilung durch den Gutachter<\/span>\u00a0<\/span><\/li>\n
  • Zeitaufw\u00e4ndige Prozesse<\/span>\u00a0<\/span><\/li>\n
  • Veraltete Daten<\/span>\u00a0<\/span><\/li>\n<\/ul>\n

    Doch dank des Aufkommens von Big Data und maschinellem Lernen im 21. Jahrhundert hat sich die Bewertung von Kreditrisiken weiter revolutioniert. Finanzinstitute begannen, riesige Datens\u00e4tze und komplexe Algorithmen zu nutzen, um Muster und Verhaltensweisen zu analysieren, die mit herk\u00f6mmlichen Modellen nicht erfasst werden konnten. Heute verbessert die Integration alternativer Datenquellen \u2013 wie etwa Transaktionshistorien und Verhaltensanalysen \u2013 die Genauigkeit und Effektivit\u00e4t von Kreditrisikobewertungen weiter.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n<\/div>\n\n\n\n

    b. Heutige Definition und Auswirkungen<\/span><\/b>\u00a0<\/span><\/h4> <\/div> <\/div><\/div>
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    Folglich handelt es sich bei der pr\u00e4diktiven Analytik um einen Zweig der fortgeschrittenen Analytik, der statistische Techniken, Algorithmen des maschinellen Lernens und Data Mining nutzt, um auf der Grundlage historischer und aktueller Daten zuk\u00fcnftige Ergebnisse vorherzusagen. <\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

    Von einem IT-Perspektive<\/strong>, Predictive Analytics umfasst die Integration verschiedener Datenquellen und ausgefeilter Rechenmethoden, um Muster und Trends in gro\u00dfen Datens\u00e4tzen zu analysieren. Dieser Prozess umfasst in der Regel Datenerfassung, -bereinigung, -modellierung und -validierung, sodass Unternehmen aus komplexen Informationen umsetzbare Erkenntnisse gewinnen k\u00f6nnen. Die technologischen Fortschritte bei der Rechenleistung und Datenspeicherung haben es Unternehmen erm\u00f6glicht, riesige Datenmengen effizienter als je zuvor zu analysieren.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

    Von einem Fintech-Perspektive<\/strong>, Predictive Analytics spielt eine entscheidende Rolle bei der Bewertung von Kreditrisiken und der Verbesserung von Entscheidungsprozessen im Zusammenhang mit Kreditvergaben. Sie erm\u00f6glicht es Finanzinstituten, potenzielle Risiken im Zusammenhang mit Kreditnehmern zu identifizieren, indem sie verschiedene Datenpunkte jenseits traditioneller Kreditscores analysieren \u2013 wie etwa Transaktionshistorien, Social-Media-Aktivit\u00e4ten und sogar Wirtschaftsindikatoren. Durch den Einsatz pr\u00e4diktiver Modelle k\u00f6nnen Fintech-Unternehmen fundierte Entscheidungen \u00fcber Kreditgenehmigungen, Zinss\u00e4tze und Risikomanagementstrategien treffen und gleichzeitig das Kundenerlebnis durch ma\u00dfgeschneiderte Angebote verbessern.<\/span><\/p>\n<\/div>\n\n\n\n\n

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    c. Schl\u00fcsselrollen im Fintech-Bereich<\/span><\/b>\u00a0<\/span><\/h4>\n

    Insgesamt sind die grundlegenden Vorteile der pr\u00e4diktiven Analytik im Fintech-Bereich vielf\u00e4ltig und f\u00fcr ein effektives Kreditrisikomanagement von entscheidender Bedeutung: <\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

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    • Verbessern Sie die Genauigkeit der Kreditbewertung<\/span>\u00a0<\/span><\/li>\n
    • Erleichtern Sie die Entscheidungsfindung in Echtzeit<\/span>\u00a0<\/span><\/li>\n
    • \u00dcberwachen und verbessern<\/span>\u00a0<\/span><\/li>\n
    • Personalisieren Sie Kundenerlebnisse<\/span>\u00a0<\/span><\/li>\n
    • Informieren Sie sich \u00fcber Risikomanagementstrategien<\/span>\u00a0<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n\n\n\n\n\t\t\t<\/div> \n\t\t<\/div>\n\t<\/div> \n<\/div><\/div>\n\t\t
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      <\/span>2. Auswirkungen der KI auf das Risikomanagement <\/span><\/b>\u00a0<\/span><\/span><\/h3> <\/div> <\/div><\/div>\n
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      a. Mechanismen der KI in Predictive Analytics<\/span><\/b>\u00a0<\/span><\/h4>\n

      KI-gest\u00fctzte pr\u00e4diktive Analysen haben das Risikomanagement in der Fintech-Branche ver\u00e4ndert. Die F\u00e4higkeit, gro\u00dfe Datens\u00e4tze zu verarbeiten, Muster zu erkennen und sich kontinuierlich zu verbessern, hat zu genaueren Kreditrisikobewertungen gef\u00fchrt. So funktionieren KI-Mechanismen:<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

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      • Maschinelles Lernen (ML):<\/strong> ML-Modelle lernen aus historischen Daten und verbessern sich kontinuierlich, sodass sie durch die Analyse der Kreditw\u00fcrdigkeit und R\u00fcckzahlungshistorie der Kreditnehmer Kreditausf\u00e4lle \u00e4u\u00dferst effektiv vorhersagen k\u00f6nnen.<\/span>\u00a0<\/span><\/li>\n
      • Verarbeitung nat\u00fcrlicher Sprache (NLP):<\/strong> NLP unterst\u00fctzt KI-Systeme bei der Analyse unstrukturierter Daten wie Social-Media-Aktivit\u00e4ten, die auf finanziellen Stress oder Ver\u00e4nderungen im Verhalten eines Kreditnehmers hinweisen k\u00f6nnen.<\/span>\u00a0<\/span><\/li>\n
      • Neuronale Netze:<\/strong> Diese Modelle zeichnen sich durch die Erkennung komplexer Muster aus und k\u00f6nnen so das Risiko eines Kreditnehmers vorhersagen, indem sie gleichzeitig verschiedene Faktoren analysieren, darunter Ausgabegewohnheiten und Einkommensstabilit\u00e4t.<\/span>\u00a0<\/span><\/li>\n
      • Entscheidungsb\u00e4ume und Zufallsw\u00e4lder:<\/strong> Diese Modelle treffen Vorhersagen, indem sie die Daten auf der Grundlage unterschiedlicher Faktoren wie Kreditw\u00fcrdigkeit und Einkommensniveau in Zweige aufteilen und so den Kreditgebern dabei helfen, pr\u00e4zisere Entscheidungen zu treffen.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n\n\n\n
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        b. Fallstudien: KI in Predictive Analytics f\u00fcr das Risikomanagement<\/span><\/b>\u00a0<\/span><\/h4> <\/div> <\/div><\/div>\n
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        Empork\u00f6mmling<\/span><\/b><\/h4>\n<\/div>\n\n\n\n
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        \n\t
        Probleme<\/strong><\/em><\/h5>\n

        Upstart, ein von ehemaligen Google-Mitarbeitern gegr\u00fcndetes Fintech-Unternehmen, erkannte die gro\u00dfen Herausforderungen auf dem traditionellen Privatkreditmarkt. Herk\u00f6mmliche Kreditscoring-Modelle st\u00fctzten sich in hohem Ma\u00dfe auf begrenzte Daten, vor allem Kreditscores, wodurch oft viele potenzielle Kreditnehmer ausgeschlossen wurden, insbesondere j\u00fcngere Personen und solche mit begrenzter Kredithistorie. Dieser Ansatz beschr\u00e4nkte nicht nur den Kreditzugang f\u00fcr w\u00fcrdige Antragsteller, sondern f\u00fchrte auch zu h\u00f6heren Ausfallraten f\u00fcr Kreditgeber, da sie das Risiko dieser unterversorgten Bev\u00f6lkerungsgruppen nicht genau einsch\u00e4tzen konnten.<\/p>\n

        L\u00f6sungen<\/strong><\/em><\/h5>\n

        Um diese Herausforderungen zu bew\u00e4ltigen, hat Upstart eine KI-gesteuerte Predictive-Analytics-Plattform implementiert, die Algorithmen des maschinellen Lernens nutzt, um Kreditantragsteller umfassender zu bewerten. Anstatt sich ausschlie\u00dflich auf Kreditscores zu verlassen, bezieht Upstarts Modell ein breiteres Spektrum an Datenpunkten ein, darunter Ausbildung, Besch\u00e4ftigungsverlauf, Studienfach und sogar Notendurchschnitt. Durch die Analyse dieser unkonventionellen Variablen neben traditionellen Kennzahlen kann Upstart f\u00fcr jeden Kreditnehmer ein detailliertes Risikoprofil erstellen.<\/p>\n

        Durch diesen innovativen Ansatz konnte Upstart seinen Kreditgenehmigungsprozess deutlich verbessern. Das Unternehmen behauptet, dass die Genauigkeit der Ausfallvorhersage im Vergleich zu herk\u00f6mmlichen Methoden um 75% verbessert wurde. Infolgedessen kann Upstart Kreditnehmern niedrigere Zinss\u00e4tze anbieten und gleichzeitig niedrige Ausfallraten aufrechterhalten und so den Zugang zu Privatkrediten f\u00fcr ein breiteres Publikum demokratisieren.<\/p>\n<\/div>\n\n\n\n

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        Zest AI<\/span><\/b><\/h4> <\/div> <\/div><\/div>\n
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        Probleme<\/strong><\/em><\/h5>\n

        Zest AI, ein Fintech-Unternehmen, das sich auf maschinelle Lernl\u00f6sungen zur Kreditrisikobewertung spezialisiert hat, stand im Kreditwesen vor gro\u00dfen Herausforderungen. Herk\u00f6mmliche Kreditbewertungsmethoden st\u00fctzten sich oft auf begrenzte Daten wie Kreditscores und Einkommensniveaus, die das finanzielle Gesamtbild der Kreditnehmer nicht erfassen konnten. Dies f\u00fchrte zu hohen Ausfallraten und mangelnder Inklusivit\u00e4t bei der Kreditvergabe. Vielen potenziellen Kreditnehmern, insbesondere solchen mit d\u00fcnner Kreditakte oder nicht-traditionellem Finanzhintergrund, wurden zu Unrecht Kredite verweigert, was sowohl f\u00fcr den Kreditgeber als auch f\u00fcr die Verbraucher zu verpassten Chancen f\u00fchrte.<\/p>\n

        L\u00f6sungen<\/strong><\/em><\/h5>\n

        Um diese Herausforderungen zu bew\u00e4ltigen, hat Zest AI eine KI-gesteuerte Plattform f\u00fcr pr\u00e4diktive Analysen entwickelt, die Tausende von Variablen zu jedem Kreditnehmer analysiert, darunter alternative Daten wie Mietzahlungen, Stromrechnungen und Transaktionshistorien. Durch den Einsatz von Algorithmen f\u00fcr maschinelles Lernen k\u00f6nnen die Modelle von Zest AI Muster erkennen und das Verhalten von Kreditnehmern genauer vorhersagen als herk\u00f6mmliche Methoden.<\/p>\n

        Ein bemerkenswerter Fall betraf einen gro\u00dfen US-Autokreditgeber, der mit Zest AI zusammenarbeitete, um diese Vorhersagemodelle zu implementieren. Der Kreditgeber nutzte die Technologie von Zest AI, um seinen Kreditvergabeprozess zu verbessern und so umfassendere Kreditentscheidungen bei gleichzeitig effektivem Risikomanagement zu erm\u00f6glichen. Dadurch konnte der Kreditgeber datengesteuerte Entscheidungen treffen, die nicht nur die Ausfallraten senkten, sondern auch die Kreditgenehmigungen erh\u00f6hten.<\/p>\n<\/div>\n\n\n\n

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