Durch die Belastung der Wirtschaft durch mehrere sich überlagernde Krisen sind Kreditentscheidungen für Finanzinstitute in den vergangenen Jahren deutlich komplexer und unsicherer geworden. Das Bedürfnis, möglichst viele Daten und Informationen zur aktuellen und zukünftigen Wirtschaftslage eines Unternehmens in die Finanzierungsentscheidungen mit einfließen zu lassen, ist eine logische Folge der wachsenden Risiken. Die Erfüllung dieses Bedürfnisses steht in einem natürlichen Spannungsverhältnis zu den für die Beschaffung und Aufbereitung von Daten entstehenden Kosten.
Mit den Erfahrungen von zwei Jahrzehnten Bearbeitung von Jahresabschlüssen und somit halbstrukturierten Dokumenten haben wir uns gefragt, wie man noch mehr entscheidungsrelevante Informationen aus den Dokumenten gewinnen kann. Die in Abstimmung mit unseren Kunden entwickelte Hypothese war, dass nicht nur quantitative Angaben relevant sind, sondern gerade die qualitativen Angaben der Fließtexte erheblich zur Informationsdichte beitragen könnten.
Allerdings zeichnete sich schnell ab, dass lediglich die Verknüpfung mehrerer Schlagwörter eine zu hohe Anzahl an false positives generiert und somit keine Arbeitserleichterung bei der Bewertung der Risiken eintreten würde. Es musste also ein taxonomiebasierter Ansatz genutzt werden, welcher diese Raten auf einen 1-stelligen Prozentsatz drücken würde.
Mit diesem Ziel vor Augen haben wir eine Kreditrisikotaxonomie aufgebaut, welche über 50 unterschiedliche Themen berücksichtigt. Ergänzend dazu nutzen wir von PPA entwickelte KI-basierte Suchen um zwei Ziele zu erreichen: Möglichst nur relevante Treffer zu finden um die Bearbeitungszeit nicht unnötig zu erhöhen und auf der anderen Seite kein Dokument fälschlicherweise ohne Treffer zu liefern. Dieser Ansatz erfüllt schließlich die erwünschten Kriterien, Zeitersparnis bei der Bearbeitung der Jahresabschlüsse für die Kreditrisikoprüfung und eine qualitativ gesteigerte Aussagekraft der Entscheidung.
Die zu Grunde liegenden Taxonomien werden dabei währen der Implementierungsphase mit dem jeweiligen Kreditinstitut an dessen spezielle Anforderungen angepasst, so dass die individuellen Bewertungsansätze der einzelnen Häuser unterstütz werden.
Auf dem Erfolg aufbauend werden wir Factextract in Q1 2023 für eine themenbasierte Suche in Nachhaltigkeitsreports anbieten.