Künstliche Intelligenz, selbstlernende Algorithmen und automatisierte Prozesse sind heute die Schlüsselwörter, wenn es um die Digitalisierung der Finanzwelt geht. Auch bei der Vergabe von Krediten an kleine und mittlere Unternehmen (KMU) bietet KI ein enormes Potential, um verstaubte Bankprozesse zu revolutionieren. Die Frage ist jedoch: Können Algorithmen schon heute die komplexe Realität des deutschen Mittelstands erfassen? Oder braucht es weiterhin den Menschen, um die Feinheiten zu verstehen, die über die Genehmigungswahrscheinlichkeit eines Kreditantrags entscheiden?
Die neue Ära der Kreditvergabe
Bis heute ist die Kreditvergabe bei vielen traditionellen Banken ein langwieriger, papierbasierter Prozess, der oft Wochen oder Monate dauert. Sie verlassen sich auf starre, regelbasierte Prüfungen, die kaum Spielraum für individuelle Besonderheiten lassen. Für viele KMU, die schnell auf Chancen und Herausforderungen reagieren müssen, bedeutet das häufig verpasste Chancen und entgangenes Wachstumspotential.
Hier kommt die künstliche Intelligenz ins Spiel. Sie hat das Potenzial, die Kreditlandschaft radikal zu verändern. Dank maschinellem Lernen können wir heute in minutenschnelle Tausende von Datenpunkten analysieren – von der Liquiditätshistorie bis hin zu Branchenbenchmarks. Anstatt sich nur auf statische und häufig bereits veraltete Bilanzen zu stützen, können wir ein dynamisches, ganzheitliches Bild eines Unternehmens zeichnen.
Von regelbasierten Prüfungen zur autonomen Kreditvergabe
Bei iwoca haben wir uns bewusst für einen datengestützten Ansatz in unseren Kreditprozessen entschieden. Unser Herzstück ist ein selbstlernendes Kreditmodell, das bereits heute einen bedeutenden Teil unserer Kreditentscheidungen automatisiert trifft. Dieses Modell lernt kontinuierlich dazu und verbessert seine Genauigkeit mit jedem neuen Kreditantrag.
Es ist jedoch wichtig zu verstehen, dass diese automatisierten Modelle nicht im luftleeren Raum existieren. Sie sind das Ergebnis jahrelanger menschlicher Erfahrung und fachkundiger Analysen und werden von unseren Risiko- und Data-Science-Teams kontinuierlich weiterentwickelt. Die Algorithmen wurden und werden mit den Daten und Entscheidungen aus der Vergangenheit trainiert, um die Muster
zu erkennen, die erfolgreiche von nicht erfolgreichen Kreditanträgen unterscheiden. Unsere KI ist somit eine direkte Erweiterung des menschlichen Expertenwissens. Sie führt die Erkenntnisse unserer besten Kreditanalysten in einem neuen, effizienteren Prozess fort.
Diese Automatisierung hat einen entscheidenden Vorteil: Sie schafft Freiräume. Unsere Teams müssen sich nicht mehr mit der manuellen Dateneingabe oder der Prüfung von Standard-Dokumenten beschäftigen. Stattdessen können sie sich auf das konzentrieren, was wirklich zählt: die tiefgreifende Analyse von komplexen Informationen, die unsere Modelle mangels ausreichender Datenbreite heute noch nicht analysieren können. Modelle können Muster meist nur dann erkennen, wenn sie mit hoher Häufigkeit und statistischer Verlässlichkeit vorkommen. Ein Analyst kann spezifische Informationen in solchen Situationen auch dann verarbeiten, wenn wenig weitere Daten vorhanden sind. Sie sind die menschliche Schnittstelle zu den Algorithmen, die die einzigartigen Geschichten hinter den Zahlen verstehen und in komplexen Fällen das Urteilsvermögen einbringen, das automatische Modelle und Kuenstliche Intelligenz heute noch nicht haben.
Die perfekte Balance: Wenn KI auf Empathie trifft
Die Zukunft der Kreditvergabe liegt noch nicht in einer totalen Automatisierung, sondern in der intelligenten Zusammenarbeit von Mensch und Algorithmen. Während KI uns hilft, Betrugserkennung, Geldwäscheprävention und Kundenbewertung effizienter zu gestalten und verlässliche Risikomuster in grossen Datenmengen zu finden, bleibt Analyse von Unternehmenssituationen und -besonderheiten heute noch eine Aufgabe, bei der wir auf menschliches Wissen und Verständnis setzen
Am Ende geht es bei der Frage, ob ein Mensch oder der Computer die besseren Kreditentscheidungen trifft in erster Linie darum, die Stärken beider Seiten so miteinander verbinden, dass sie den deutschen Mittelstand bestmöglich in seinem Wachstum unterstützen.