Was ist Kreditentscheidung?
Die Kreditentscheidung, auch bekannt als Kredit-/Darlehensgenehmigungs- oder -ablehnungsprozess, ist ein entscheidender Schritt im Kredit- oder Kreditprozess.
Geschäftsinhaber und Kreditfachleute müssen mehrere Faktoren berücksichtigen, bevor sie Zahlungsbedingungen auf einen neuen Kunden ausdehnen oder das Kreditlimit eines bestehenden Kunden erhöhen.
Der Prozess erfordert eine objektive Bewertung der Kreditwürdigkeit des potenziellen Kreditnehmers unter Berücksichtigung der vier Cs der Kreditvergabe – Charakter, Kapazität, Sicherheiten und Kapital. Es ist auch wichtig, die Unparteilichkeit zu wahren. Dies kann eine herausfordernde Aufgabe sein, aber eine entscheidende, um sicherzustellen, dass der Kreditvergabeprozess fair und genau ist.
Wie definiert Automatisierung Kreditentscheidungen neu?
Bei herkömmlichen Darlehens-/Kreditprozessen müssen sowohl der Kreditantragsteller als auch der Kreditanbieter zahlreiche Antragsformulare und Dokumente durchsuchen, was zu langen Genehmigungs- oder Ablehnungsentscheidungen führt.
Auch wenn der Kredit- oder Kreditprozess über ein digitales Frontend verfügt, sind zum Zeitpunkt der Kreditbewertung viele manuelle Prozesse und stückweise Methoden zur Datenerfassung erforderlich. Diese arbeitsintensiven Modelle sind für Unternehmen, die expandieren möchten, kostspielig und verpassen häufig potenzielle Kreditnehmer ohne dokumentierte Kredithistorie.
Darüber hinaus führen längere Wartezeiten zu höheren Abbruchraten, geringer Kundenzufriedenheit und einem geringeren Gesamtgeschäftswert für die Beteiligten.
Mit den laufenden Fortschritten bei Big Data, digitalen Tools und intelligenten Analysen haben Kreditanbieter neue Möglichkeiten, ihre Kreditentscheidungsmodelle durch Automatisierung zu verbessern.
Die Implementierung von automatisierten Kreditentscheidungsmodellen bietet zahlreiche Vorteile für Finanzinstitute. Durch die Automatisierung von Routineaufgaben und die Rationalisierung des Genehmigungsprozesses werden Kreditsachbearbeiter von administrativem Aufwand befreit und Kreditanträge können schnell und effizient bearbeitet werden.
Dies führt zu einem objektiveren, nachvollziehbareren und transparenteren Kreditentscheidungsprozess. Die automatisierten Hochleistungsmodelle ermöglichen es Kreditanbietern, Kreditparameter zu definieren und zwischen kreditwürdigen und nicht kreditwürdigen Kunden zu unterscheiden. Das Ergebnis sind verbesserte Genehmigungsquoten für qualifizierte Kreditnehmer und ein geringeres Risiko für die Bank.
Vorteile für die automatisierte Kreditentscheidung
Viele Kreditanbieter wie Banken und andere Finanzinstitute haben Probleme, ihre Kreditentscheidungsprotokolle zu aktualisieren, da ihnen Daten fehlen, einfache Analysetools vorliegen, sie sich auf persönliche Meinungen verlassen und Änderungen zögerlich sind.
Manuelle, arbeitsintensive Entscheidungsprozesse sind angesichts der enormen Menge an Daten, die für den Prozess erforderlich sind, nicht mehr sinnvoll. Darüber hinaus läuft eine manuelle Kreditentscheidung Gefahr, subjektiv und nicht präzise genug zu sein. Beispielsweise könnten diese Methoden alle Restaurants in beispielsweise New York als hohes Ausfallrisiko behandeln, ohne zahlreiche Faktoren zu berücksichtigen, die heute eine Rolle spielen, wie z. B. Bevölkerungsschwankungen, Auswirkungen von Pandemien, kulturelle Konnotationen usw.
Der Kreditentscheidungsprozess wurde durch Digitalisierung und Automatisierung durch die Integration neuer Datenquellen revolutioniert. Die Automatisierung ermöglicht auch ein besseres Verständnis des Kundenverhaltens, eröffnet den Zugang zu neuen Märkten und ermöglicht eine agilere Reaktion auf Veränderungen im Geschäftsumfeld. Dies wiederum ermöglicht es Kreditanbietern, einen besseren Kundenservice zu bieten, ihre Geschäftstätigkeit auszuweiten und der Konkurrenz von Fintech-Unternehmen und neuen Banken einen Schritt voraus zu sein.
Die Vorteile der Implementierung leistungsstarker digitaler Kreditentscheidungstools sind beträchtlich.
- Umsatzsteigerung: Die Automatisierungsmodelle können den Umsatz durch höhere Akzeptanzraten, niedrigere Anschaffungskosten und ein verbessertes Kundenerlebnis erheblich steigern. Die automatisierte Kreditentscheidung kann die Fähigkeit eines Kreditanbieters verbessern, Kredite an vertrauenswürdige Kunden zu genehmigen und Kosten zu senken, indem der Bewertungsprozess gestrafft, schneller und effizienter wird.
- Niedrigere Kreditverlustquoten: Unternehmen können ihre Kreditverluste erheblich verringern, indem sie Modelle verwenden, die die Ausfallwahrscheinlichkeit von Kunden genauer bestimmen, was sich auf die Höhe der Rückstellungen und des Kapitals auswirkt, die eine Bank vorhalten muss.
- Verbesserte Effizienz: Die Implementierung digitaler Tools kann die Effizienz durch Automatisierung der Datenextraktion, Priorisierung von Fällen und verbesserte Modellentwicklung steigern.
Best Practices für die Automatisierung von Kreditentscheidungen
Die folgenden vier Strategien können die effiziente Automatisierung des Kreditentscheidungsprozesses gewährleisten: Implementierung einer modularen Architektur, Erweiterung des Spektrums an Datenquellen, Mining von Daten zur Identifizierung von Kreditsignalen und Nutzung menschlicher Expertise.
Implementieren einer modularen Architektur
Eine modulare Architektur ist entscheidend für die effektive Automatisierung des Kreditentscheidungsprozesses. Es beinhaltet die Erstellung mehrerer Teilmodelle basierend auf Datenabdeckung und Branchenunterschieden, die zu einem einzigen Kreditsignal kombiniert werden. Diese Architektur bietet die Flexibilität, neue Datenquellen einzubinden, schnell auf Marktveränderungen zu reagieren und neue Wachstumsbereiche zu identifizieren, indem sie eine umfassendere Analyse des Kundenverhaltens bereitstellt. Die Implementierung dieses Ansatzes erfordert eine Koordination zwischen dem Unternehmen, dem Modellentwicklungsteam und dem Modellwartungsteam, um Annahmen zu validieren und sich überschneidende Daten zu vermeiden. Durch die Kombination von Datensignalen aus allen Kundeninteraktionen kann ein leistungsfähigeres Modell erreicht werden.
Erweiterung der Auswahl an Datenquellen
Automatisierte Kreditentscheidungen können eine Kombination aus internen und externen Datenquellen nutzen, um die Genauigkeit von Kreditsignalen zu verbessern. Dazu gehört die Integration traditioneller Kreditdaten mit anderen nicht traditionellen externen Datenquellen wie Informationen aus sozialen Medien. Die Daten können auch mit subjektiven Erkenntnissen der Underwriter ergänzt werden. Es kann Open Banking ermöglichen und durch die Einbeziehung von Transaktionsdaten mehrerer Banken eine umfassendere Sicht auf den Kunden bieten. Die Einbeziehung nicht traditioneller externer Datenquellen wie Informationen aus sozialen Netzwerken bietet zusätzliche Einblicke in das individuelle Verhalten und den finanziellen Status, die alle beim Kreditentscheidungsprozess helfen können.
Kreditsignale erkennen
Modelle für maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz, die in Kreditentscheidungsprozessen verwendet werden, können spezifische Variablen aus verschiedenen Datenquellen identifizieren, um Kreditsignale abzuleiten. Verschiedene Methoden wie traditionelle Transformationen und ML-Techniken haben eine hervorragende Vorhersagekraft, die beim Kreditentscheidungsprozess helfen kann.
Nutzung menschlicher Expertise
Die automatisierte Kreditentscheidung nutzt fortschrittliche Techniken wie maschinelles Lernen (ML) und künstliche Intelligenz (KI), um hochprädiktive Kreditsignale aus bestehenden Datenquellen zu analysieren und zu extrahieren. Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass es nicht ausreicht, sich ausschließlich auf statistische Methoden zu verlassen, um ein robustes und leistungsstarkes Modell zu erhalten. Die Einbeziehung interner Geschäftsexpertise ist entscheidend, um fehlende Kreditsignale zu verstehen und neue Kreditsignale zu identifizieren und zu validieren. Beispielsweise sollten Modelldesigner mit Underwritern und Kundenberatern zusammenarbeiten, um deren Erkenntnisse und reale Erfahrungen mit Kunden in den Modellentwicklungsprozess einfließen zu lassen. Dies kann durch die Einbeziehung qualitativer Fragen erreicht werden, die die von diesen Wirtschaftsexperten identifizierten Kreditprobleme widerspiegeln. Darüber hinaus können diese Experten Kreditsignale auf der Grundlage ihres Verständnisses von Bankprozessen, Compliance und Branchenkenntnissen validieren
Wie lassen sich Kreditentscheidungen automatisieren?
Die automatisierte Kreditentscheidung kann von einer Vielzahl von Unternehmen übernommen werden, darunter Finanzinstitute, Kreditgeber und andere Organisationen, die Kreditentscheidungen für ihre Kunden treffen müssen.
Dazu gehören traditionelle Banken, Kreditgenossenschaften, alternative Kreditgeber, Fintech-Unternehmen und andere Kreditinstitute. Darüber hinaus kann jedes Unternehmen, das Kredite oder Darlehen bereitstellt, wie z. B. Autohäuser, Möbelhändler oder Hypothekenbanken, von der automatisierten Kreditentscheidung profitieren.
Die automatisierte Kreditentscheidung kann diesen Unternehmen helfen, ihren Kreditentscheidungsprozess zu optimieren, die Genauigkeit ihrer Bewertungen zu verbessern und die Geschwindigkeit und Effizienz der Kreditvergabe (oder -verweigerung) zu erhöhen.
Durch einen fünfstufigen, flexiblen Ansatz können Kredit-/Darlehensanbieter innerhalb weniger Monate ein neues Kreditentscheidungsmodell implementieren. Dieser Prozess umfasst die folgenden Phasen:
- Überprüfung des Kreditmodells: Untersuchen Sie das vorhandene Kreditmodell und bewerten Sie seine Methodik, Leistung und Nutzung, um potenzielle Bereiche für Verbesserungen zu erkennen.
- Bewertung und Design des Kreditbewertungsmodells: Bewerten Sie den aktuellen Stand der Datenvorbereitung, identifizieren Sie leicht verfügbare Datenquellen für die Modellierung und erstellen Sie einen Plan für deren Einbeziehung. Bewerten Sie die Modellleistung in verschiedenen Segmenten und vergleichen Sie sie mit der von Mitbewerbern, um Schwachstellen zu identifizieren.
- Datenvorbereitung und -verarbeitung: Bereiten Sie die Daten für die Modellierung vor, indem Sie sie formatieren, auf Vollständigkeit prüfen und fehlende Werte und Datensätze handhaben.
- Entwicklung von Kreditbewertungsmodellen der nächsten Generation: Entwickeln Sie ein produktionsreifes, minimal realisierbares Produkt, das in der Regel drei Modellierungszyklen erfordert, die jeweils zwei Wochen dauern und Feedback von Experten und Analysten einbeziehen.
- Integration des Kredit-Scorings in die Kreditvergabe-Transformation: Automatisieren Sie die Kreditvergabeprozesse und aktualisieren Sie das Kreditentscheidungsmodell mit den neuen Kredit-Scoring-Modellen.
Automatisierte Datenextraktion und intelligente OCR-Tools (Optical Character Recognition) spielen eine wichtige Rolle im automatisierten Kreditentscheidungsprozess.
Diese Tools werden verwendet, um Informationen aus verschiedenen Quellen wie Jahresabschlüssen, Rechnungen und anderen für die Kreditentscheidung relevanten Dokumenten zu extrahieren. Die extrahierten Daten werden dann in das Kreditentscheidungssystem eingespeist, wo sie verarbeitet und analysiert werden, um die Kreditwürdigkeit des Kreditnehmers zu bestimmen.
Intelligente OCR-Tools wurden entwickelt, um Informationen selbst aus komplexen oder unstrukturierten Dokumenten genau zu erkennen und zu extrahieren, was dazu beiträgt, die Effizienz und Genauigkeit des Kreditentscheidungsprozesses zu verbessern. Durch die Automatisierung der Datenextraktion und der OCR-Prozesse können Unternehmen manuelle Fehler reduzieren, die Entscheidungsfindung beschleunigen und die Gesamteffizienz des Kreditentscheidungssystems verbessern.
Nanonets zum Beispiel ist eine intelligente OCR-Plattform, die bei der automatisierten Kreditentscheidung helfen kann. Nanonets können verwendet werden, um die Finanzdaten eines Kreditnehmers wie Kredithistorie und Einkommen zu digitalisieren, die dann zur Vorhersage seiner Kreditwürdigkeit verwendet werden können.
Nanonets verwendet eine Vielzahl von Algorithmen, einschließlich Deep Learning und Computer Vision, um Daten aus mehreren Quellen zu analysieren und Vorhersagen über die Fähigkeit eines Kreditnehmers zu treffen, einen Kredit zurückzuzahlen. Die Plattform ermöglicht auch die Anpassung des Entscheidungsprozesses, sodass Finanzinstitute ihre Kreditentscheidungsrichtlinien auf ihre spezifischen Anforderungen zuschneiden können.
Durch die Automatisierung des Kreditentscheidungsprozesses können Nanonets Kreditanbietern und Finanzinstituten dabei helfen, genauere und effizientere Entscheidungen zu treffen, das Risiko von Kreditausfällen zu verringern und die Kreditperformance insgesamt zu verbessern. Darüber hinaus kann die Plattform dazu beitragen, den Zeit- und Kostenaufwand für manuelle Kreditentscheidungen zu reduzieren, was eine schnellere Bearbeitung von Kreditanträgen ermöglicht.
Zusammenfassung
Automatisierte Kreditentscheidungen haben das Potenzial, die Herangehensweise von Finanzinstituten an Kreditanträge zu revolutionieren. Durch die Verwendung fortschrittlicher Algorithmen und maschineller Lerntechniken zur Analyse großer Datenmengen kann die Technologie genauere Bewertungen der Kreditwürdigkeit eines Kreditnehmers liefern, das Risiko von Kreditausfällen verringern und die Kreditleistung verbessern.
Die automatisierte Kreditentscheidung hat auch den Vorteil, dass sie schneller und kostengünstiger ist als manuelle Methoden, sodass Finanzinstitute Kreditanträge effizienter bearbeiten und mehr Kunden bedienen können. Da die Technologie weiter voranschreitet und die Nachfrage nach einer schnelleren und zuverlässigeren Kreditbearbeitung wächst, ist es wahrscheinlich, dass die automatisierte Kreditentscheidung zu einem immer wichtigeren Werkzeug für Finanzinstitute wird, die der Zeit voraus sein wollen.
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