Künstliche Intelligenz im Banking: Alle reden darüber, doch kaum einer versteht, wie die Technologie wirklich funktioniert – und welche Vorteile sie bietet. Deshalb schweifen Diskussionen über KI oft in Zukunftsträumereien ab.
Doch für Entscheidungsträger im Banking ist es relativ unerheblich, was irgendwann in ferner Zukunft vielleicht einmal möglich sein könnte. Die wichtigeren Fragen sind: Was kann KI heute schon leisten? Und wie müssen Banken heute die Weichen stellen, um in fünf oder zehn Jahren noch wettbewerbsfähig zu sein?
Warum überhaupt KI im KMU-Banking?
Der entscheidende Unterschied zwischen der KMU-Kreditvergabe und Verbraucherkrediten ist das Risikoscoring. Die Bonitätsprofile von Privatpersonen sind häufig miteinander vergleichbar. Vereinfacht gesagt: Kreditnehmer mit ähnlichen Einkommens- und Vermögensverhältnissen und ähnlichem Schufa-Score sind aus Sicht einer Bank weitgehend identisch.
Bei Unternehmen sind Risikoprofile hingegen viel weniger standardisierbar. Ein KMU-Scoring muss deshalb mehr Datenpunkte berücksichtigen, was den Aufwand der Bonitätsprüfung deutlich erhöht.
Hier kann KI einen entscheidenden Mehrwert leisten. Denn die Stärke einer KI liegt darin, große Datenmengen zu durchforsten und darin Muster zu erkennen. Dadurch kann die Bonitätsprüfung automatisiert und beschleunigt werden. Bei Teylor unterbreiten wir einem KMU-Kreditnehmer direkt bei Antragstellung ein indikatives Angebot. Von der Antragstellung zum Angebot vergehen somit nur wenige Minuten.
Wo KI den entscheidenden Unterschied ausmacht
Der größte Automatisierungsbedarf im KMU-Lending besteht im Antragsprozess. Aufgrund manueller Prozesse haben Firmenkundenberater zu wenig Zeit für die Kundenberatung und verbringen zu viel Zeit mit Bürokratie.
Laut Bain Consulting nimmt die Aufbereitung einer Kreditakte im Schnitt zwei bis acht Stunden in Anspruch. Die durchschnittliche Durchlaufzeit bis zur Kreditentscheidung beträgt zehn bis 30 Tage, wodurch Banken bei einem Team von zehn Kundenberatern circa 20 Millionen Euro im Jahr an Kreditvolumen durch ungenutzte Vertriebsaktivitäten verlieren.
Schon eine geringe Erhöhung des Automatisierungsgrads bei der Antragstellung und Vorabprüfung kann somit einen signifikanten Einfluss auf den Umsatz und die Profitabilität der Bank nehmen. KI und andere Technologien sind in diesem Bereich ein Gamechanger.
Bedeutet Digitalisierung auch Rationalisierung?
Ein KI-gestützter Kreditprozess kann bereits heute komplett automatisiert zum Abschluss gebracht werden. Doch auch bei Teylor sind nach wie vor Menschen im Kreditprozess involviert. Warum ist das so?
Menschen und Maschinen haben unterschiedliche Kernkompetenzen. Maschinen können Prozessschritte wie das Onboarding, die Datenverarbeitung und die Risikoprüfung automatisieren. Menschen bringen hingegen die emotionale Kompetenz für die Kundenberatung und bereichern die Risikoanalyse durch ihre Erfahrungen und Einschätzungen.
Dazu kommen Haftungsfragen, Bedenken im Bereich Datenschutz und mangelndes Kundenvertrauen, was einen vollautomatisierten Kreditprozess heute (noch) schwierig gestaltet.
Lassen Sie uns gemeinsam über Künstliche Intelligenz im KMU-Kreditprozess diskutieren, auf der Jahrestagung „Kreditprozesse der Zukunft” in Düsseldorf am 06. November um 14:15 Uhr.
Sie erreichen uns unter www.teylor.com oder info@teylor.com.