{"id":7494,"date":"2021-09-13T12:31:00","date_gmt":"2021-09-13T12:31:00","guid":{"rendered":"https:\/\/p-c72cr2.project.space\/?p=7494"},"modified":"2026-02-20T11:59:48","modified_gmt":"2026-02-20T11:59:48","slug":"sechs-elemente-erfolgreiches-kreditrisikomanagement","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.actico.com\/de\/blog\/sechs-elemente-erfolgreiches-kreditrisikomanagement\/","title":{"rendered":"Die sechs wichtigsten Elemente f\u00fcr ein umfassendes Kreditrisiko-Management"},"content":{"rendered":"\n
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Die Niedrigzins-Politik der EZB dr\u00fcckt nicht nur die Ertr\u00e4ge der Anleger, sondern auch die Margen der Banken im Kreditgesch\u00e4ft. Trotzdem stieg die Kreditvergabe zuletzt wieder an \u2013 sowohl nachfrage- wie angebotsgetrieben.<\/h5>\n

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Dabei stehen Banken gleich mehrfach unter Druck. So herrscht strenger Wettbewerb, nicht nur zwischen den traditionellen Geldh\u00e4usern, sondern auch mit Neobanken, die klassische Kredite vermitteln oder auch alternative Finanzierungskonzepte anbieten. Dies f\u00fchrte dazu, dass die Anforderungen an Kreditnehmer nicht weiter versch\u00e4rft, zum Teil sogar wieder gelockert wurden.<\/p>\n

Auch die Corona-Pandemie hat ihre Spuren hinterlassen. Wo Gesch\u00e4fte im Lockdown schlie\u00dfen mussten, stieg der Bedarf an \u00dcberbr\u00fcckungskrediten, w\u00e4hrend Investitionen in Geb\u00e4ude und Ausstattung zur\u00fcckgestellt wurden. Zwar zieht die Konjunktur nun wieder an, und damit der Finanzbedarf. Doch in vielen F\u00e4llen ist es schwierig einzusch\u00e4tzen, wie sich die Situation eines Kreditnehmers im Nachgang der Covid-19-Krise entwickeln wird. Denn dazu gibt es bislang keine Erfahrungswerte.<\/p>\n

Umso wichtiger ist es nun, das Kreditrisiko-Management zu verbessern, um die Ertr\u00e4ge aus dem Kreditgesch\u00e4ft zu steigern. Zum einen m\u00fcssen Bonit\u00e4ts- und Risikofaktoren zuverl\u00e4ssig erfasst und angemessen bepreist werden \u2013 nicht nur um rechtzeitig Risikoaufschl\u00e4ge zu verlangen, sondern um umgekehrt auch Chancen zu g\u00fcnstigeren Konditionen zu finden, die Vorteile im Wettbewerb versprechen. Zum anderen gilt es, die Kreditentscheidung sowie das fortlaufende Monitoring des Kreditnehmers effizienter zu gestalten und die Prozesskosten zu minimieren. Nicht zuletzt kann auch die Frage, wie schnell eine Kreditzusage erteilt wird, \u00fcber den gesch\u00e4ftlichen Erfolg entscheiden.<\/p>\n\n <\/div>\n <\/div><\/div>\n<\/section>\n\n\n

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1. Customer Onboarding und Know Your Customer (KYC)<\/h3>\n

Der KYC-Prozess ist eine regulatorische Verpflichtung von Banken und Finanzdienstleistern, um Geldw\u00e4sche und Terror-Finanzierung zu verhindern. Dar\u00fcber hinaus bietet er die Chance, ein umfassendes Profil des Kunden zu erstellen, dass bei entsprechender Pflege alle relevanten Informationen bereith\u00e4lt. Diese werden beispielsweise f\u00fcr regelm\u00e4\u00dfige Sanktions- und PEP-Pr\u00fcfungen oder f\u00fcr eine periodische Aktualisierung des Kreditratings ben\u00f6tigt.<\/p>\n

Gerade im KYC-Prozess lassen sich, zusammen mit dem Onboarding, erhebliche Effizienzpotenziale durch Digitalisierung und Automatisierung heben. L\u00f6sungen wie ACTICO KYC<\/a> k\u00f6nnen \u00fcber geeignete Schnittstellen in den Onboarding-Prozess eingebunden werden und \u00fcbernehmen beispielsweise den automatisierten Abgleich der Kundendaten mit Sanktionslisten und PEP-Verzeichnissen (Politisch Exponierte Personen), die Aktualisierung der Risikoklassifizierung oder auch die Dokumentation der wirtschaftlich Berechtigten Personen eines Unternehmens. Aktualisierungen des KYC-Profils k\u00f6nnen risikoabh\u00e4ngig erfolgen. Auf diese Weise entsteht eine solide Datenbasis, die allen Aspekten des Kreditmanagements gerecht wird.<\/p>\n\n <\/div>\n <\/div><\/div>\n<\/section>\n\n\n

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2. Bonit\u00e4tsbeurteilung<\/h3>\n

Die Grundlage f\u00fcr die Pr\u00fcfung und Einsch\u00e4tzung der Bonit\u00e4t eines Unternehmens bildet die Bilanzanalyse. Jahresabschl\u00fcsse und Quartalsberichte liefern zwar umfangreiche Daten zur wirtschaftlichen Situation eines Unternehmens, doch die Erfassung und Analyse dieser Daten stellt oft eine hohe H\u00fcrde dar. Manuelle, langsame Prozesse verz\u00f6gern den Kreditvergabeprozess und damit die Kreditentscheidung. Das Resultat sind steigende Kosten.<\/p>\n

Der Einsatz von k\u00fcnstlicher Intelligenz (KI) kann das Erfassen und Lesen der Bilanzen automatisieren. Per \u201eAutomated Spreading\u201c<\/a> werden die Finanzdaten der Abschlussberichte erfasst und den passenden Kategorien der Bilanzanalyse automatisch zugeordnet. Auf diese Weise stehen die Daten aller Kunden in einem einheitlichen Format zur Verf\u00fcgung und k\u00f6nnen problemlos weiterverarbeitet werden.<\/p>\n

Einen vollst\u00e4ndigen \u00dcberblick \u00fcber die wirtschaftliche Situation bietet jedoch nur die Erg\u00e4nzung mit Daten aus diversen internen und externen Systemen, wie etwa Auskunfteien, sowie um qualitative Informationen, beispielsweise aus sozialen Medien. Natural Language Processing (NLP), wie ML ein Teilbereich der K\u00fcnstlichen Intelligenz (KI), kann beispielsweise die Kundenreaktionen in Foren auswerten und so positive oder negative Imagever\u00e4nderungen aufzeigen. So k\u00f6nnten etwa geh\u00e4ufte Beschwerden \u00fcber Qualit\u00e4tsm\u00e4ngel ein Warnsignal f\u00fcr die k\u00fcnftige wirtschaftliche Entwicklung eines Unternehmens sein. \u00dcber solche automatisierten Prozesse lassen sich wesentlich mehr Daten als bisher \u00fcber ein Unternehmen erfassen \u2013 und damit ein vollst\u00e4ndigeres Bild zeichnen, das die Unsicherheiten bei der Risikoeinsch\u00e4tzung minimiert.<\/p>\n\n <\/div>\n <\/div><\/div>\n<\/section>\n\n\n

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3. Risiko-Quantifizierung<\/h3>\n

Die Risiko-Quantifizierung umfasst die Bestimmung von Ausfallwahrscheinlichkeit (Probability Of Default, PD), den Verlust bei Ausfall (Loss Given Default, LGD) und der risikoadjustierten Kapitalrendite (Risk Adjusted Return On Capital, RAROC). Sie liefert die Grundlage f\u00fcr die Preisgestaltung und weitere Kreditbedingungen.<\/p>\n

Die kommerzielle Kreditvergabe in Banken basiert auch heute noch weitgehend auf einem manuellen Prozess der tiefgehenden Analyse von Basisdaten und der Bewertung weicher Faktoren. In solchen F\u00e4llen h\u00e4ngt die Kreditentscheidung zu einem nicht unerheblichen Anteil an der Erfahrung des Kreditsachbearbeiters, die einen relevanten Einfluss auf die Gewichtung der verschiedenen Risikoposten hat. Das ist nicht zwingend von Nachteil: Der Faktor Mensch kann ein Korrektiv sein f\u00fcr Daten aus manipulierten B\u00fcchern oder unrealistische Umsatz- und Wachstumsprognosen. Auf der anderen Seite k\u00f6nnen so systemische Fehler Einzug halten, die sich negativ auf die Marge des Kreditgebers auswirken.<\/p>\n

Eine Untersuchung von Gesch\u00e4ftskrediten in Portugal<\/a> kam f\u00fcr die Jahre 2018 und 2019 zum Ergebnis, dass vor allem bei l\u00e4ngerfristigen Krediten die risikobereinigte Rendite um knapp 3 Prozent zu niedrig lag. Auch branchenspezifische Unterschiede wurden festgestellt. So bekamen Unternehmen im Baugewerbe, im Immobiliensektor sowie im Bereich Transport und Logistik ihre Kredite zu Konditionen, die das reale Risiko untersch\u00e4tzten, w\u00e4hrend das verarbeitende Gewerbe sowie Gro\u00df- und Einzelhandel tendenziell \u00fcberteuerte Kredite erhielten.<\/p>\n

Das latente Misstrauen gegen\u00fcber selbst gemeldeten Daten der Kreditnehmer f\u00fchrte zu einem Geflecht aus manuellen Prozessen und Gegenkontrollen, die bis heute im Einsatz sind, weil das Vertrauen in diese Methoden h\u00f6her ist als in moderne Technologien. Doch wissenschaftliche Studien zeigen, dass dies ein Trugschluss ist.<\/p>\n

Das Whitepaper \u201eMachine Learning in Credit Risk\u201c<\/a> der Banco De Espa\u00f1a erl\u00e4utert, dass der Einsatz von KI- bzw. ML-Algorithmen bei der Risikomodellierung zu bis zu 20 Prozent besseren Vorhersagen f\u00fchrt. Ein zus\u00e4tzlicher Nutzen der ML-Modelle liegt darin, dass sie nicht allein die R\u00fcckzahlungsf\u00e4higkeit des Kreditnehmers berechnen, sondern auch weitere preisrelevante Kriterien auswerten k\u00f6nnen. Es gibt beispielsweise Anwendungen, die auch das Verhalten, wie beobachtete Loyalit\u00e4t gegen\u00fcber dem Institut oder ihre Preiselastizit\u00e4t gegen\u00fcber Cross-Selling-Strategien einbeziehen, um die optimale Segmentierung zu finden. Die positiven Effekte f\u00fcr die Bank schlagen sich in reduzierten Verlusten, besserer oder g\u00fcnstigerer Kapitalanforderungen und geringeren Betriebskosten nieder.<\/p>\n\n <\/div>\n <\/div><\/div>\n<\/section>\n\n\n

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Agentic AI in der Kreditrisikopr\u00fcfung<\/span><\/b><\/h5>\n

Wie KI-Agenten die Rolle von Kreditanalysten ver\u00e4ndern<\/span>\u00a0<\/span><\/h4>\n

Agentenbasierte KI ist der n\u00e4chste Entwicklungsschritt nach Generative AI. Statt einzelne Aufgaben auf Anfrage zu l\u00f6sen, \u00fcbernehmen Agenten ganze Arbeitsschritte \u2013 von der Datensammlung bis zur Analyse. F\u00fcr Kreditrisiko-Teams bedeutet das: weniger manuelle Arbeit, schnellere Entscheidungen und h\u00f6here Konsistenz in der Bewertung.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

Erfahren Sie im Business Insight, wie Agentic AI den Kreditrisikoprozess ver\u00e4ndert und welche Voraussetzungen f\u00fcr den Einsatz in regulierten Umgebungen entscheidend sind.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

Business Insight herunterladen<\/a><\/p>\n\n <\/div>\n <\/div><\/div><\/div>\n<\/section>\n\n\n

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4. Kreditentscheidung<\/h3>\n

Zwar k\u00f6nnen sich Banken derzeit \u00fcber ein h\u00f6heres Interesse an Anlagenfinanzierungen freuen. Doch angesichts k\u00fcrzer werdenden Innovationszyklen und einer volatilen Entwicklung der deutschen Wirtschaft m\u00fcssen auch Innovationsentscheidungen heute oft kurzfristiger getroffen werden als noch vor zehn Jahren. Dar\u00fcber hinaus werden Anfragen zunehmend individueller und komplexer \u2013 sprich: aufwendiger. Dennoch sind Kreditinteressenten kaum bereit, daraus resultierende l\u00e4ngere Bearbeitungsfristen und h\u00f6here Kosten zu akzeptieren.<\/p>\n

Die Beschleunigung von Kreditzusagen mittels automatisierter, effizienterer Kreditvergabeprozesse ist daher ein wesentlicher Wettbewerbsfaktor. Wie dies gelingen kann, zeigt beispielsweise die Einf\u00fchrung der Credit Risk Management Platform<\/a> von ACTICO bei S\u00fcdLeasing<\/a>. Der Finanzierer setzt auf eine automatisierte Erstpr\u00fcfung anhand von 25 risikorelevanten Regeln mittels \u201eDecision Engine\u201c. Die Aufnahme der detaillierten Kundendaten erfolgt mittels Import von elektronisch gegliederten Jahresabschl\u00fcssen, es folgt die automatische Errechnung der Kapitaldienstf\u00e4higkeit, des Ratings und des Objektrisikos anhand der von S\u00fcdLeasing entwickelten Regelmodelle. Daraus erstellt die Anwendung eine Entscheidungsempfehlung f\u00fcr die Kreditvergabe.<\/p>\n

Auf diese Weise k\u00f6nnen inzwischen 80 Prozent der Kreditanfragen innerhalb von nur 48 Stunden beschieden werden. In komplexeren F\u00e4llen, die zuvor bis zu sechs Wochen ben\u00f6tigten, konnte S\u00fcdLeasing die Bearbeitungszeit auf im Schnitt zwei Wochen reduzieren.<\/p>\n\n <\/div>\n <\/div><\/div>\n<\/section>\n\n\n

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5. Preiskalkulation<\/h3>\n

Noch setzen viele Banken auf einen One-Siz-Fits-All-Ansatz bei der Bemessung der Kreditkonditionen, von dem nur in engen Grenzen abgewichen werden kann. Kreditw\u00fcrdige Kunden zahlen so einen Aufschlag, um risikoreichere Kunden zu subventionieren.<\/p>\n

Dabei ist Machine Learning bereits das Werkzeug der Wahl f\u00fcr die Preisgestaltung<\/a> einer Vielzahl von Finanzprodukten geworden. Dies kann auch vermehrt beim Kreditgesch\u00e4ft von Banken genutzt werden. So lassen sich die die individuelle Ausfallwahrscheinlichkeit und die allgemeine R\u00fcckzahlungsleistung des Kreditnehmers mit gro\u00dfer Zuverl\u00e4ssigkeit bestimmen. F\u00fcr Banken und Finanzierer er\u00f6ffnet sich daraus die Chance, vom alten, starren Preisschema abzuweichen und zu einer dynamischen risikobasierten Preisgestaltung (Dynamic Risk-Based Pricing) \u00fcberzugehen.<\/p>\n

Neben den attraktiveren Konditionen kann eine transparente Darstellung der ber\u00fccksichtigten Faktoren und ein darauf basierendes individuelles Angebot, das den tats\u00e4chlichen Risiken entspricht, gr\u00f6\u00dferes Vertrauen des Kunden in seine Bank schaffen und damit einen weiteren Beitrag zu einer langfristigen, engen Kundenbindung leisten.<\/p>\n\n <\/div>\n <\/div><\/div>\n<\/section>\n\n\n

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6. Monitoring nach der Auszahlung<\/h3>\n

Solange der Kreditnehmer seine Raten p\u00fcnktlich bezahlt, ist alles in Ordnung. Wenn jedoch irgendwann Probleme auftauchen, kann es bereits zu sp\u00e4t sein. F\u00fcr Banken ist es daher unerl\u00e4sslich, auch die laufende Entwicklung des Kreditnehmers zu \u00fcberwachen, um rechtzeitig auf Ver\u00e4nderungen reagieren zu k\u00f6nnen.<\/p>\n

Werden neben den Bilanzzahlen auch qualitative Daten zum Unternehmen erfasst, lassen sich daraus fr\u00fchzeitig Schl\u00fcsse auf die weitere Entwicklung ziehen. Kunden von ACTICO setzen beispielsweise Machine-Learning-Verfahren ein, um die Wahrscheinlichkeit von versp\u00e4teten Zahlungen zu errechnen. Die \u201eProbability of Delayed Payment\u201c wird beispielsweise bereits im Umfeld von Kreditkarten-Kunden eingesetzt. Im Fall von Unternehmenskrediten kann auf Basis dieser Risiko-Einsch\u00e4tzung beispielsweise \u00fcber die Ausweitung des Kreditrahmens kurzfristig entschieden werden.<\/p>\n\n <\/div>\n <\/div><\/div>\n<\/section>\n\n\n

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Fazit<\/h3>\n

Das Kreditgesch\u00e4ft von heute und morgen ist mit den Mitteln von gestern nicht mehr zu bew\u00e4ltigen. Kunden ben\u00f6tigen komplexere, individuellere Finanzierungen, verlangen aber zugleich schnellere Entscheidungen und angemessene Risikopr\u00e4mien. Banken stehen nicht nur in einem strengen Wettbewerb um Preise und die Grenzen des zul\u00e4ssigen Risikos. Negativzinsen der EZB erh\u00f6hen den Druck, Gelder nicht zu parken, sondern als Kredite auszureichen.<\/p>\n

Daneben m\u00fcssen sie sich auch um ihr langfristiges Gesch\u00e4ftsmodell sorgen. So hat erst vor wenigen Wochen die Rating-Agentur S&P zahlreiche deutsche Banken abgewertet<\/a>. Zu geringe Fortschritte bei der Einnahmen-Diversifizierung, der Kostenstruktur und der Digitalisierung im Vergleich zu den globalen Konkurrenten bescheinigten die Analysten dem deutschen Bankensektor.<\/p>\n

Das Kreditrisiko-Management bietet zahlreiche Chancen, manuelle Prozesse zu digitalisieren und ganz oder teilweise zu automatisieren. Die Plattform von ACTICO<\/a> hebt mit dem Einsatz von KI und ML erhebliche Effizienzpotenziale und kann Banken und Finanzdienstleister in allen Aspekten des Kreditgesch\u00e4fts unterst\u00fctzen: Ein wettbewerbsf\u00e4higes Pricing bei einer zuverl\u00e4ssigen Einsch\u00e4tzung des Risikos, eine bessere Kostenstruktur und h\u00f6here Margen, schneller Return on Invest (RoI) und zufriedenere Kunden stehen auf der Habenseite einer solchen Investition, die auch den Sorgen von Analysten und Stakeholdern Rechnung tr\u00e4gt.<\/p>\n\n <\/div>\n <\/div><\/div>\n<\/section>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Erfahren Sie, welche sechs Schl\u00fcsselelemente ein effektives Kreditrisikomanagement ausmachen und wie sie die Kreditvergabe Ihrer Bank optimieren k\u00f6nnen.<\/p>\n","protected":false},"author":4,"featured_media":4300,"comment_status":"closed","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":[178],"meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[225],"tags":[],"business_unit":[192],"industry":[],"other-tag":[],"process":[79],"class_list":["post-7494","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-blog","business_unit-credit-risk-de","format-blog-de","process-credit-risk-management-de"],"acf":[],"yoast_head":"\n6 Elemente f\u00fcr ein erfolgreiches Kreditrisikomanagement | ACTICO<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Erfahren Sie, welche sechs Schl\u00fcsselelemente ein effektives Kreditrisikomanagement ausmachen und wie sie die Kreditvergabe Ihrer Bank optimieren k\u00f6nnen.\" \/>\n<meta name=\"robots\" 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