Wie maschinelles Lernen das Kreditrisikomanagement in Deutschland transformiert

BERLIN / LONDON (IT BOLTWISE) – Deutsche Finanzinstitute setzen verstärkt auf maschinelles Lernen, um Kreditentscheidungen zu automatisieren und regulatorische Anforderungen effizienter zu erfüllen. Eine aktuelle Studie zeigt, dass Deutschland im internationalen Vergleich führend ist, insbesondere bei der Nutzung von KI zur Risikominimierung und Profitabilitätssteigerung.

Der Einsatz von maschinellem Lernen (ML) im Kreditrisikomanagement hat in Deutschland eine bemerkenswerte Entwicklung durchlaufen. Eine Studie von Forrester Consulting im Auftrag von Experian zeigt, dass deutsche Finanzinstitute ML in einer Weise nutzen, die im internationalen Vergleich überdurchschnittliche Ergebnisse erzielt. Dies betrifft insbesondere die Automatisierung von Kreditentscheidungen, die Ausfallminimierung und die Profitabilität.

In Deutschland berichten 80 Prozent der befragten Unternehmen, dass sie Kreditentscheidungen weitgehend automatisieren können. Diese Automatisierung wird nicht nur als Effizienzgewinn gesehen, sondern auch als Beitrag zur regulatorischen Konformität. Die Aufsicht durch BaFin, EZB und EBA erfordert eine stringente Nachvollziehbarkeit von Kreditentscheidungen, was traditionell hohe Dokumentationslasten verursacht. Moderne ML-Systeme können durch standardisierte Modelle und Generative-KI-Unterstützung Validierungs- und Dokumentationsprozesse beschleunigen.

Besonders im Hinblick auf die EBA-Leitlinien zu internen Modellen sowie auf die von der EZB formulierten Erwartungen an den Einsatz von KI-gestützten Risikomodellen wird deutlich, dass deutsche Institute den Spagat zwischen technologischer Innovation und regulatorischer Akzeptanz aktiv gestalten. Mit ML werden umfangreiche Datensätze optimal genutzt, was zu einer höheren Akkuratesse in Kreditentscheidungsprozessen führt. Dies ermöglicht es Unternehmen, ihre Profitabilität zu maximieren und gleichzeitig das finanzielle Risiko zu minimieren.

Die Studie zeigt auch, dass deutsche Banken durch den Einsatz von ML signifikante Fortschritte bei der Risikosteuerung erzielen. 95 Prozent berichten von höheren Annahmeraten im KMU-Kreditgeschäft, während ebenso viele Institute Verbesserungen bei Kreditkartenausfallraten feststellen. Diese Entwicklung ist auch vor dem Hintergrund der aufsichtsrechtlichen Vorgaben zu Kapitalunterlegung und Risikogewichtung relevant.

Ein weiteres zentrales Ergebnis betrifft die Ausweitung des Zugangs zu Finanzdienstleistungen. Drei Viertel der deutschen Befragten sehen in ML ein Instrument, um unterrepräsentierte Kundensegmente besser zu bedienen. In Kombination mit alternativen Datenquellen eröffnet dies die Möglichkeit, Kreditentscheidungen fairer und inklusiver zu gestalten. Trotz dieser Fortschritte sehen 70 Prozent der deutschen Nicht-Anwender die Implementierungskosten als zu hoch an, und 62 Prozent äußern Bedenken hinsichtlich der Erklärbarkeit von ML-Modellen.

Generative KI wird von 84 Prozent der deutschen Befragten als Chance gesehen, Entwicklungs- und Implementierungszyklen neuer Modelle signifikant zu verkürzen. Besonders interessant ist der potenzielle Nutzen für regulatorische Dokumentation und Modelldokumentation. Damit könnte GenAI nicht nur ein Technologie-, sondern auch ein RegTech-Instrument werden, das Banken hilft, regulatorische Prozesse effizienter zu erfüllen.

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