Mittelstandsfinanzierung: Wie Banken mit KI schneller und verlässlicher Kredite vergeben

Innerhalb von 20 Minuten die Kreditwürdigkeit von kleinen und mittleren Unternehmen (KMU) bewerten? Künstliche Intelligenz (KI) und Open Banking machen es möglich. Wie Kreditgeber mit der richtigen digitalen Plattform-Technologie die KMU-Finanzierung zum Wachstumsgeschäft transformieren, zeigt das erfolgreiche Beispiel der Banca AideXa in unserem Webinar.

KMU-Kreditvergabe: herausfordernder, aber attraktiver Business Case

Kleine und mittlere Unternehmen zu finanzieren, ist für Kreditgeber traditionell ein herausfordernder Geschäftsbereich. KMU reagieren auf Schocks meist weniger resilient als etablierte Großkunden. Ihre Zahlungsfähigkeit ist daher noch viel gründlicher zu prüfen.

Grundlage für diese Prüfung sind Bilanzunterlagen, die aufgrund der Unternehmensgröße jedoch selten testiert sind. Zu einer fundierten Risikoeinschätzung zu kommen, verlangt Finanzierern daher mehr Zeitaufwand und Know-how ab. Das ist ein Dilemma, denn die erfahrensten Kreditanalysten des Hauses sind für gewöhnlich in der Beratung von umsatzstarken Großkunden gebunden – das ist schließlich wirtschaftlich attraktiver. Weniger erfahrenes Personal den KMU-Klienten zuzuweisen, erhöht aber das Potenzial von Fehlentscheidungen.

Sollten Finanzierer daher lieber die Finger von KMU lassen? Absolut nicht – davon ist Banca AideXa überzeugt. Das italienische Fintech konzentriert sich ausschließlich auf die Online-Finanzierung des Mittelstands, da hier große Potentiale liegen.

Nicht nur in Italien, sondern auch in Deutschland und anderen europäischen Ländern erwirtschaften KMU einen großen Teil des Bruttoinlandsprodukts und gelten daher als das Rückgrat der Wirtschaft. Das bedeutet: ein großer Markt mit hoher Nachfrage von Kreditnehmern. Wachsende Kunden brauchen immer wieder Vorfinanzierungen.

Dabei bevorzugen KMU-Klienten Kreditgeber, die Finanzierungsanträge einfach, schnell und transparent bearbeiten. Banken, denen es gelingt, die speziellen Bedürfnisse dieser Zielgruppe kosteneffizient zu bedienen, eröffnen sich ein erhebliches Geschäftspotenzial. Mit einem Plattform-basierten Workflow für eine digitale, automatisierte Entscheidungsfindung hat die Banca AideXa einen solchen Ansatz entwickelt.

Automatisierte Kreditvergabe mit KI und Open Banking

Zwei technologische Innovationen ermöglichen es der Banca AideXa die geschäftlichen Hemmnisse der KMU-Kreditvergabe zu überwinden: Die vereinfachte Datenbeschaffung durch Open Banking und die leistungsstarke Datenverarbeitung mit Analyseverfahren der Künstlichen Intelligenz.

Open Banking bezeichnet in diesem Kontext den Bezug und die Verarbeitung von Kontoinformationen des Kreditnehmers mittels standardisierter Programmierschnittstellen (API). Das ermöglicht die Verarbeitung vielfältiger Transaktionsinformationen, die ein umfassendes Bild über die finanzielle Situation eines Kreditnehmers bieten.

Beispielsweise erklären sich Kunden der Banca AideXa damit einverstanden, den Zugriff auf ihre aktuelle Transaktionshistorie der Geschäftskonten zu gewähren. „Statt uns auf Kennziffern aus Geschäftsberichten zu beschränken, können wir tausende Datenpunkte als Entscheidungsgrundlage für jeden Kreditantrag verwenden. Dadurch umgehen wir den Flaschenhals, mit dem sich traditionelle Finanzierer bei der KMU-Kreditvergabe konfrontiert sehen“, erklärt Matteo Camelia, Head of Data Science der Banca AideXa.

Diese Daten sind zu umfangreich, um sie entweder mithilfe von Kreditanalysten oder traditionellen statistischen Modellen in akzeptabler Zeit zu bewerten. Daher nutzt die Bank verschiedene Analysemodelle im Bereich des Maschinellen Lernens, um ein ausführliches Profil ihrer Kunden zu erstellen. Dies ermöglicht Schlussfolgerungen über die Zahlungsfähigkeit eines Kunden, die über den Informationsgehalt von Jahresabschlussinformationen hinausgeht.

Innerhalb von 20 Minuten erhalten Antragsteller eine Antwort, ob ihr Vorhaben finanzierbar ist. Bei einem positiven Bescheid überweist die Bank das Geld innerhalb von 48 Stunden. Das Tempo erhöht nicht das Risiko. Die Entscheidungsqualität der Analysemodelle ist hoch, die Ausfallrate unüblich niedrig. Nur 3,4 Prozent aller Zahlungen bleiben aus. Ein verschwindend geringer Wert im Vergleich zu Finanzinstituten, die die Kreditvergabe auf traditionelle Weise entscheiden, betont Matteo Camelia.

Warum KI menschliches Know-how unterstützt, statt ersetzt

Werden Kreditanalysten durch den Einsatz von KI überflüssig? Mitnichten, versichert Matteo Camelia: „In über 95 Prozent der Fälle erfolgt der Bescheid automatisch. Doch bei größeren Kreditanträgen hat sich gezeigt, dass das Zusammenspiel von Software und Menschen noch leistungsfähiger ist als ein rein maschineller Ansatz.“

Lässt sich eine finale Entscheidung nicht automatisch treffen, prüft eine Fachkraft den Antrag zusätzlich. Die Entscheidungsplattform stellt den Kreditanalysten die dafür benötigten Informationen auf einer speziellen Bedieneroberfläche in strukturierter Form bereit. Ein besonderes Augenmerk liegt auf der Nachvollziehbarkeit der maschinellen Entscheidung. „Die Modelle sind keine Black Box. Wir können die Entscheidungen bei Bedarf stets nachvollziehen und dann gegenüber Klienten begründen, warum es zu einer Absage kam“, so Camelia. „Menschen können auf Menschen nach wie vor besser eingehen. Das Tandem aus Mensch und Maschine ist der Schlüssel zum Erfolg.“

Die richtige Technologie für KI-gestützte KMU-Kreditvergabe

Zwar sind die selbst entwickelten KI-Analysemodelle der Banca AideXa entscheidend für den individuellen Erfolg des Fintech-Unternehmens. Doch eine zentrale Komponente im technologischen Unterbau des digitalen Entscheidungsprozesses stellt die ACTICO Credit Decision Platform dar. Sie ermöglicht die Implementierung der bank-internen Kreditvergaberichtlinien, verschiedener Analysemodelle und orchestriert die Bereitstellung von Daten für die Regelausführung.

Die von Kunden im Frontend eingegebenen Daten wie auch die extern bezogenen Daten gelangen über anpassbare API nahtlos zur Credit Decision Platform. Diese bereitet die Daten verwertbar auf, bewertet sie und trifft die Entscheidungen nach den Vorgaben der Analysemodelle der Banca AideXa. Ist keine automatisierte Entscheidung möglich, wird der Antrag an einen Analysten übergeben. Die Plattform verfügt wahlweise über eine Underwriting-Nutzeroberfläche, sodass Kreditanalysten den Fall final prüfen können.

Die Inputdaten sowie die erzeugten Ergebnisse werden dem CRM-System sowie im Data Lake der Banca AideXa bereitgestellt. Dadurch stehen sie für die Kundenbetreuung, aber auch für die kontinuierliche Weiterentwicklung der Prognosemodelle zur Verfügung.

„ACTICO spielt für unsere technologische Infrastruktur eine zentrale Rolle, da sich die Plattform äußerst flexibel implementieren lässt. Die Implementierung stellt den zentralen Schritt dar, denn ohne sie wären Open Banking und KI-gestützte Analysemodelle nicht mehr als eine akademische Übung. Dank ACTICO wurde daraus erst der digitale Workflow, wie wir ihn jetzt nutzen“, so Matteo Camelia, Head of Data Science der Banca AideXa.

Der Zugang zur Plattformtechnologie war ebenso wichtig wie deren möglichst schneller produktiver Einsatz. „Für uns als Start-up ist eine kurze Time-to-market entscheidend, damit wir nicht unnötig Startkapital aufwenden. Die ACTICO Professional Services haben uns genau das ermöglicht. Sie standen uns während der gesamten Entwicklungsphase mit all ihrem Know-how zur Seite, sodass wir mit unserer automatisierten Kreditvergabe sehr früh in den regulären Geschäftsbetrieb starten konnten“, lautet das Fazit von Matteo Camelia.

Fazit

Künstliche Intelligenz und Open Banking bahnen den Weg für die automatisierte Kreditvergabe als neuen Standard in der Mittelstandsfinanzierung. Mit einer passenden Plattform können Finanzdienstleister Kreditanträge in einem vollständig digitalen Entscheidungsprozess innerhalb weniger Minuten automatisiert prüfen. Das erfolgreiche Beispiel der Banca AideXa zeigt dabei nicht nur Perspektiven für andere Fintechs, sondern auch traditionelle Kreditgeber auf.

Software-Plattformen ermöglichen ihnen dank offenen API den Zugriff auf breit aufgestellte Datenquellen zu Antragstellern. Automatisierte Entscheidungsroutinen bewerten diese nahezu in Echtzeit, zunehmend mit dem Einsatz von KI, aber immer auch mit der Option auf einen prüfenden Blick von menschlichen Kreditanalysten. Das erhöht die Transparenz, beschleunigt die Abläufe und senkt die Kosten.

Die ACTICO Credit Decision Platform stellt alle benötigten Komponenten dafür bereit und lässt sich nahtlos in vorhandene IT-Landschaften integrieren. Durch die passgenaue Implementierung können Kreditgeber die bisherige Finanzierung von KMU-Kunden kosteneffizient modernisieren und von einem Neben- in ein zukunftsträchtiges Wachstumsgeschäft verwandeln.