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Banken lassen Maschinen lernen

Von Dr. Oliver Everling | 21.November 2017

Bis zu 15 Minuten beschäftigt sich ein Bankmitarbeiter bisher bei einer Verbraucherkredit-Anfrage mit der Bonitätsprüfung des Kunden. Mit der EU-Zahlungsdiensterichtlinie PSD2 wird die bisherige Art der Kreditbearbeitung auf den Prüfstand gestellt. Denn nicht nur die Konkurrenten der Banken, sondern auch die Institute selbst erhalten viel mehr Informationen über ihre Kunden – insbesondere Konto- und Umsatzdaten bei anderen Instituten.
Derzeit gehen nach Beobachtungen von Cofinpro so gut wie alle Banken dazu über, die Interpretation der Kundendaten an Fintechs auszulagern, nur wenige entwickeln aktuell eigene Big Data-Lösungen. Für die Analyse setzen sie dabei zunehmend auf Machine Learning. Die Schufa-Auskunft wird jedoch auf mittlere Sicht Bestandteil der Bonitätsprüfung der Banken bleiben.
„Insgesamt können die Institute Kreditanfragen viel detaillierter prüfen als bisher und dabei gleichzeitig manuelle Tätigkeiten deutlich reduzieren“, sagt Peter Zepezauer, Kreditexperte bei Cofinpro. „Die vollautomatisierte Prüfung ist möglich.“ Bisher liegt die sogenannte Dunkelverarbeitungsquote bei Verbraucherkrediten zumeist noch im unteren einstelligen Bereich.
Doch um diesen Wert signifikant zu steigern, müssen nicht nur mehr Daten als bisher intelligent ausgewertet werden, sondern auch bestehende interne Regularien der Kreditvergabe an die neuen digitalen Rahmenbedingungen angepasst werden. „Hier tun sich gerade die Risikomanager in den Instituten schwer. Sie bekommen zwar eine Vielzahl von neuen Informationen über ihre Kunden, wollen aber nicht auf bestimmte andere Daten verzichten, die digital schwer zu ermitteln sind, wie beispielsweise die genaue Berufsgruppe des Antragstellers. Solche Informationen können durch Informationen ersetzt werden, die den Banken mit PSD2 zur Verfügung stehen, ohne dass die Risiken steigen“, erklärt Zepezauer.

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  • Die meisten Unternehmen messen ihre Erfolge auch heute noch in Währungseinheiten, in Euro oder Dollar zum Beispiel. Dabei lassen sich die Einflussfaktoren des Erfolgs nicht allein an einer Zahl abbilden. Zur Steuerung von Investitionen reicht es einerseits nicht aus, Investitionen lediglich zu beschreiben, andererseits sind viele Umstände nicht kardinal zu skalieren. Klassifizierungen mit Ratingskalen sind daher eine Methode, mehr Transparenz für praktische Entscheidungen zu schaffen. Seit Ende der 1980er Jahre arbeiten wir daran und deshalb gibt es seit 1998 diesen Blog. RATING EVIDENCE GmbH - Wofür wir stehen: Es ist unser Anspruch, Werte zu schaffen, indem wir den Nutzen von Ratings erschließen.