Prognose von Kreditausfällen
Reduzieren Sie Kreditausfälle um 40% durch KI-basierte Frühwarnindikatoren
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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))
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Analyse von Echtzeit-Daten
Verarbeitet dynamische Daten wie Mieter-Bonität, Marktentwicklungen etc.
Kredit-Risiko-Score
Berechnet für jeden Kredit eine tagesaktuelle Ausfallwahrscheinlichkeit
Frühwarnsystem
Alarmiert Manager, wenn der Risiko-Score eines Kredits einen kritischen Schwellenwert überschreitet
Portfolio-Stress-Tests
Simuliert die Auswirkungen von Marktschocks (z.B. Rezession) auf das gesamte Kreditportfolio
Zeitersparnis
Durchschnittliche Reduzierung des manuellen Aufwands in diesem Bereich.
Implementierung: 8-12 Wochen
Kosteneinsparung
Messbare Reduzierung der operativen Betriebskosten.
Amortisation: 6-12 Monate
Bankwesen
Spezialbank für Immobilienfinanzierung
Herausforderung
Die Bank hatte eine überdurchschnittlich hohe Ausfallquote bei Krediten für Einzelhandelsimmobilien in B-Lagen.
Lösung
Einführung eines KI-Frühwarnsystems, das u.a. die Online-Bewertungen und die Social-Media-Aktivität der Mieter-Unternehmen analysierte.
Ergebnisse
- Die KI konnte drohende Insolvenzen von Mietern im Durchschnitt 6 Monate früher erkennen als das manuelle Monitoring.
- Dadurch konnte die Bank proaktiv Restrukturierungsmaßnahmen einleiten.
- Die Kreditausfallrate im betroffenen Segment wurde um 45% gesenkt.
Implementierung in 7 Schritten
Häufige Fragen
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