{"id":7526,"date":"2023-11-20T15:16:00","date_gmt":"2023-11-20T15:16:00","guid":{"rendered":"https:\/\/p-c72cr2.project.space\/?p=7526"},"modified":"2025-11-21T11:31:35","modified_gmt":"2025-11-21T11:31:35","slug":"mittelstandsfinanzierung-wie-banken-mit-ki-schneller-und-verlaesslicher-kredite-vergeben","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.actico.com\/de\/blog\/mittelstandsfinanzierung-wie-banken-mit-ki-schneller-und-verlaesslicher-kredite-vergeben\/","title":{"rendered":"Mittelstandsfinanzierung: Wie Banken mit KI schneller und verl\u00e4sslicher Kredite vergeben"},"content":{"rendered":"\n
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Innerhalb von 20 Minuten die Kreditw\u00fcrdigkeit von kleinen und mittleren Unternehmen (KMU) bewerten? K\u00fcnstliche Intelligenz (KI) und Open Banking machen es m\u00f6glich. Wie Kreditgeber mit der richtigen digitalen Plattform-Technologie die KMU-Finanzierung zum Wachstumsgesch\u00e4ft transformieren, zeigt das erfolgreiche Beispiel der Banca AideXa in unserem Webinar<\/a>.<\/h5>\n\n <\/div>\n <\/div><\/div>\n<\/section>\n\n\n
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KMU-Kreditvergabe: herausfordernder, aber attraktiver Business Case<\/h2>\n

Kleine und mittlere Unternehmen zu finanzieren, ist f\u00fcr Kreditgeber traditionell ein herausfordernder Gesch\u00e4ftsbereich. KMU reagieren auf Schocks meist weniger resilient als etablierte Gro\u00dfkunden. Ihre Zahlungsf\u00e4higkeit ist daher noch viel gr\u00fcndlicher zu pr\u00fcfen.<\/p>\n

Grundlage f\u00fcr diese Pr\u00fcfung sind Bilanzunterlagen<\/a>, die aufgrund der Unternehmensgr\u00f6\u00dfe jedoch selten testiert sind. Zu einer fundierten Risikoeinsch\u00e4tzung zu kommen, verlangt Finanzierern daher mehr Zeitaufwand und Know-how ab. Das ist ein Dilemma, denn die erfahrensten Kreditanalysten des Hauses sind f\u00fcr gew\u00f6hnlich in der Beratung von umsatzstarken Gro\u00dfkunden gebunden \u2013 das ist schlie\u00dflich wirtschaftlich attraktiver. Weniger erfahrenes Personal den KMU-Klienten zuzuweisen, erh\u00f6ht aber das Potenzial von Fehlentscheidungen.<\/p>\n

Sollten Finanzierer daher lieber die Finger von KMU lassen? Absolut nicht \u2013 davon ist Banca AideXa \u00fcberzeugt. Das italienische Fintech konzentriert sich ausschlie\u00dflich auf die Online-Finanzierung des Mittelstands, da hier gro\u00dfe Potentiale liegen.<\/p>\n

Nicht nur in Italien, sondern auch in Deutschland und anderen europ\u00e4ischen L\u00e4ndern erwirtschaften KMU einen gro\u00dfen Teil des Bruttoinlandsprodukts und gelten daher als das R\u00fcckgrat der Wirtschaft. Das bedeutet: ein gro\u00dfer Markt mit hoher Nachfrage von Kreditnehmern. Wachsende Kunden brauchen immer wieder Vorfinanzierungen.<\/p>\n

Dabei bevorzugen KMU-Klienten Kreditgeber, die Finanzierungsantr\u00e4ge einfach, schnell und transparent bearbeiten.<\/strong> Banken, denen es gelingt, die speziellen Bed\u00fcrfnisse dieser Zielgruppe kosteneffizient zu bedienen, er\u00f6ffnen sich ein erhebliches Gesch\u00e4ftspotenzial. Mit einem Plattform-basierten Workflow f\u00fcr eine digitale, automatisierte Entscheidungsfindung hat die Banca AideXa einen solchen Ansatz entwickelt.<\/p>\n\n <\/div>\n <\/div><\/div>\n<\/section>\n\n\n

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Automatisierte Kreditvergabe mit KI und Open Banking<\/h3>\n

Zwei technologische Innovationen erm\u00f6glichen es der Banca AideXa die gesch\u00e4ftlichen Hemmnisse der KMU-Kreditvergabe zu \u00fcberwinden: Die vereinfachte Datenbeschaffung durch Open Banking und die leistungsstarke Datenverarbeitung mit Analyseverfahren der K\u00fcnstlichen Intelligenz.<\/p>\n

Open Banking bezeichnet in diesem Kontext den Bezug und die Verarbeitung von Kontoinformationen des Kreditnehmers mittels standardisierter Programmierschnittstellen (API). Das erm\u00f6glicht die Verarbeitung vielf\u00e4ltiger Transaktionsinformationen, die ein umfassendes Bild \u00fcber die finanzielle Situation eines Kreditnehmers bieten.<\/p>\n

Beispielsweise erkl\u00e4ren sich Kunden der Banca AideXa damit einverstanden, den Zugriff auf ihre aktuelle Transaktionshistorie der Gesch\u00e4ftskonten zu gew\u00e4hren. \u201eStatt uns auf Kennziffern aus Gesch\u00e4ftsberichten zu beschr\u00e4nken, k\u00f6nnen wir tausende Datenpunkte als Entscheidungsgrundlage f\u00fcr jeden Kreditantrag verwenden. Dadurch umgehen wir den Flaschenhals, mit dem sich traditionelle Finanzierer bei der KMU-Kreditvergabe konfrontiert sehen\u201c<\/em>, erkl\u00e4rt Matteo Camelia, Head of Data Science der Banca AideXa.<\/p>\n

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 ausf\u00fchrliches Profil ihrer Kunden zu erstellen. Dies erm\u00f6glicht Schlussfolgerungen \u00fcber die Zahlungsf\u00e4higkeit eines Kunden, die \u00fcber den Informationsgehalt von Jahresabschlussinformationen hinausgeht.<\/p>\n

Innerhalb von 20 Minuten erhalten Antragsteller eine Antwort, ob ihr Vorhaben finanzierbar ist. Bei einem positiven Bescheid \u00fcberweist die Bank das Geld innerhalb von 48 Stunden.<\/strong> Das Tempo erh\u00f6ht nicht das Risiko. Die Entscheidungsqualit\u00e4t der Analysemodelle ist hoch, die Ausfallrate un\u00fcblich 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.<\/p>\n\n <\/div>\n <\/div><\/div>\n<\/section>\n\n\n

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Webinar-Aufzeichnung<\/strong><\/p>\n

Banca AideXa revolutioniert ihre KMU-Finanzierung mit der ACTICO Credit Decision Platform und Open Banking<\/h4>\n

Im Webinar erfahren Sie, auf welchen drei S\u00e4ulen diese Erfolgsstrategie ruht und mit welcher Technologie auch andere Kreditinstitute davon profitieren k\u00f6nnen.<\/p>\n<\/div><\/div>

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Warum KI menschliches Know-how unterst\u00fctzt, statt ersetzt<\/h3>\n

Werden Kreditanalysten durch den Einsatz von KI \u00fcberfl\u00fcssig? Mitnichten, versichert Matteo Camelia: \u201eIn \u00fcber 95 Prozent der F\u00e4lle erfolgt der Bescheid automatisch. Doch bei gr\u00f6\u00dferen Kreditantr\u00e4gen hat sich gezeigt, dass das Zusammenspiel von Software und Menschen noch leistungsf\u00e4higer ist als ein rein maschineller Ansatz.\u201c<\/em><\/p>\n

L\u00e4sst sich eine finale Entscheidung nicht automatisch treffen, pr\u00fcft eine Fachkraft den Antrag zus\u00e4tzlich. Die Entscheidungsplattform<\/a> stellt den Kreditanalysten die daf\u00fcr ben\u00f6tigten Informationen auf einer speziellen Bedieneroberfl\u00e4che in strukturierter Form bereit. Ein besonderes Augenmerk liegt auf der Nachvollziehbarkeit der maschinellen Entscheidung. \u201eDie Modelle sind keine Black Box. Wir k\u00f6nnen die Entscheidungen bei Bedarf stets nachvollziehen und dann gegen\u00fcber Klienten begr\u00fcnden, warum es zu einer Absage kam\u201c<\/em>, so Camelia. \u201eMenschen k\u00f6nnen auf Menschen nach wie vor besser eingehen. Das Tandem aus Mensch und Maschine ist der Schl\u00fcssel zum Erfolg.\u201c<\/em><\/p>\n\n <\/div>\n <\/div><\/div>\n<\/section>\n\n\n

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Die richtige Technologie f\u00fcr KI-gest\u00fctzte KMU-Kreditvergabe<\/h3>\n

Zwar sind die selbst entwickelten KI-Analysemodelle der Banca AideXa entscheidend f\u00fcr den individuellen Erfolg des Fintech-Unternehmens. Doch eine zentrale Komponente im technologischen Unterbau des digitalen Entscheidungsprozesses stellt die ACTICO Credit Decision Platform<\/a> dar. Sie erm\u00f6glicht die Implementierung der bank-internen Kreditvergaberichtlinien, verschiedener Analysemodelle und orchestriert die Bereitstellung von Daten f\u00fcr die Regelausf\u00fchrung.<\/p>\n

Die von Kunden im Frontend eingegebenen Daten wie auch die extern bezogenen Daten gelangen \u00fcber 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 m\u00f6glich, wird der Antrag an einen Analysten \u00fcbergeben. Die Plattform verf\u00fcgt wahlweise \u00fcber eine Underwriting-Nutzeroberfl\u00e4che, sodass Kreditanalysten den Fall final pr\u00fcfen k\u00f6nnen.<\/p>\n

Die Inputdaten sowie die erzeugten Ergebnisse werden dem CRM-System sowie im Data Lake der Banca AideXa bereitgestellt. Dadurch stehen sie f\u00fcr die Kundenbetreuung, aber auch f\u00fcr die kontinuierliche Weiterentwicklung der Prognosemodelle zur Verf\u00fcgung.<\/p>\n

\u201eACTICO spielt f\u00fcr unsere technologische Infrastruktur eine zentrale Rolle, da sich die Plattform \u00e4u\u00dferst flexibel implementieren l\u00e4sst. Die Implementierung stellt den zentralen Schritt dar, denn ohne sie w\u00e4ren Open Banking und KI-gest\u00fctzte Analysemodelle nicht mehr als eine akademische \u00dcbung. Dank ACTICO wurde daraus erst der digitale Workflow, wie wir ihn jetzt nutzen\u201c<\/em>, so Matteo Camelia, Head of Data Science der Banca AideXa.<\/p>\n

Der Zugang zur Plattformtechnologie war ebenso wichtig wie deren m\u00f6glichst schneller produktiver Einsatz. \u201eF\u00fcr uns als Start-up ist eine kurze Time-to-market entscheidend, damit wir nicht unn\u00f6tig Startkapital aufwenden. Die ACTICO Professional Services haben uns genau das erm\u00f6glicht. Sie standen uns w\u00e4hrend der gesamten Entwicklungsphase mit all ihrem Know-how zur Seite, sodass wir mit unserer automatisierten Kreditvergabe sehr fr\u00fch in den regul\u00e4ren Gesch\u00e4ftsbetrieb starten konnten\u201c<\/em>, lautet das Fazit von Matteo Camelia.<\/p>\n\n <\/div>\n <\/div><\/div>\n<\/section>\n\n\n

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Fazit<\/h3>\n

K\u00fcnstliche Intelligenz und Open Banking bahnen den Weg f\u00fcr die automatisierte Kreditvergabe<\/a> als neuen Standard in der Mittelstandsfinanzierung. Mit einer passenden Plattform k\u00f6nnen Finanzdienstleister Kreditantr\u00e4ge in einem vollst\u00e4ndig digitalen Entscheidungsprozess innerhalb weniger Minuten automatisiert pr\u00fcfen. Das erfolgreiche Beispiel der Banca AideXa zeigt dabei nicht nur Perspektiven f\u00fcr andere Fintechs, sondern auch traditionelle Kreditgeber auf.<\/p>\n

Software-Plattformen erm\u00f6glichen 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 pr\u00fcfenden Blick von menschlichen Kreditanalysten. Das erh\u00f6ht die Transparenz, beschleunigt die Abl\u00e4ufe und senkt die Kosten.<\/p>\n

Die ACTICO Credit Decision Platform<\/a> stellt alle ben\u00f6tigten Komponenten daf\u00fcr bereit und l\u00e4sst sich nahtlos in vorhandene IT-Landschaften integrieren. Durch die passgenaue Implementierung k\u00f6nnen Kreditgeber die bisherige Finanzierung von KMU-Kunden kosteneffizient modernisieren und von einem Neben- in ein zukunftstr\u00e4chtiges Wachstumsgesch\u00e4ft verwandeln.<\/p>\n\n <\/div>\n <\/div><\/div>\n<\/section>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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