Reduzieren Sie Kreditausfälle um 40% durch KI-basierte Frühwarnindikatoren
/ Prognose von Kreditausfällen
Für Banken und Finanzierer ist das größte Risiko der Ausfall eines Immobilienkredits. Traditionelle Bonitätsprüfungen basieren auf statischen, vergangenheitsbezogenen Daten und können die zukünftige Performance eines Kreditnehmers nur unzureichend vorhersagen. Warnsignale werden oft zu spät erkannt.
Ein KI-Modell zur Ausfallprognose analysiert kontinuierlich eine Vielzahl von dynamischen Daten. Bei Gewerbeimmobilien-Krediten können dies z.B. die Bilanzen der Miet-Unternehmen, die Passantenfrequenz am Standort oder die Online-Bewertungen sein. Das System lernt aus tausenden von historischen Krediten (sowohl erfolgreichen als auch ausgefallenen) und erkennt komplexe Muster, die auf ein erhöhtes Ausfallrisiko hindeuten. Kredit-Risikomanager erhalten ein Dashboard, das Kredite mit erhöhtem Risiko hervorhebt und können proaktiv das Gespräch mit dem Kunden suchen, um Lösungen zu finden, bevor es zum Ausfall kommt.
Quelle: Laut Gesamtverband der Deutschen Versicherungswirtschaft (GDV) - Offizielle Quelle (Gesamtverband der Deutschen Versicherungswirtschaft (GDV))
Verarbeitet dynamische Daten wie Mieter-Bonität, Marktentwicklungen etc.
Berechnet für jeden Kredit eine tagesaktuelle Ausfallwahrscheinlichkeit
Alarmiert Manager, wenn der Risiko-Score eines Kredits einen kritischen Schwellenwert überschreitet
Simuliert die Auswirkungen von Marktschocks (z.B. Rezession) auf das gesamte Kreditportfolio
Durchschnittliche Reduzierung des manuellen Aufwands
Implementierung: 8-12 Wochen
Reduzierung der operativen Betriebskosten
Amortisation: 6-12 Monate
Bankwesen
Spezialbank für Immobilienfinanzierung
Die Bank hatte eine überdurchschnittlich hohe Ausfallquote bei Krediten für Einzelhandelsimmobilien in B-Lagen.
Einführung eines KI-Frühwarnsystems, das u.a. die Online-Bewertungen und die Social-Media-Aktivität der Mieter-Unternehmen analysierte.
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