Wie die automatisierte Kreditentscheidung die Versprechen der digitalen Kreditvergabe erfüllt

4 min read|Published January 15, 2021
Wie die automatisierte Kreditentscheidung die Versprechen der digitalen Kreditvergabe erfüllt

Alle reden über sie, einige sind schon weit gekommen, viele stecken mittendrin und wenige scheuen sich noch davor: Die digitale Transformation ist in der Finanzwelt angekommen. 2020 hatte noch einmal verdeutlicht, wie schnell Digitalisierung überlebenswichtig wird in der Finanzbranche. An dem Beispiel der End-to-End Digitalisierung der Kreditvergabe zeigten wir bereits, wie Banken und Finanzdienstleister Ihren Kunden gerade in Krisenzeiten konkret mit einem schnellen, unbürokratischen und wirklich digitalen Angebot helfen.

ZUSAMMENFASSUNG
  • Open Banking bietet Ihnen die Möglichkeit einen automatisierten Kreditvergabeprozess zu implementieren

  • Mit nur einer einzigen Abfrage erhalten Sie die relevantesten Kennzahlen, ordnen diese ein und garantieren somit eine zuverlässige Bonitätsprüfung

  • Der ganze Prozess läuft dabei papierlos ab und dauert lediglich einige Sekunden.

ZUSAMMENFASSUNG
  • Open Banking bietet Ihnen die Möglichkeit einen automatisierten Kreditvergabeprozess zu implementieren

  • Mit nur einer einzigen Abfrage erhalten Sie die relevantesten Kennzahlen, ordnen diese ein und garantieren somit eine zuverlässige Bonitätsprüfung

  • Der ganze Prozess läuft dabei papierlos ab und dauert lediglich einige Sekunden.

Die ganze Finanzwelt wird also digital. Doch allein mit „digital“ ist es noch nicht getan. Den meisten der aktuellen digitalen Finanzangebote fehlt der Aspekt Automatisierung. Sie entsprechen damit zwar bereits oft dem Kundenwunsch nach digitalen Finanzangeboten, bedeuten aber für das Unternehmen noch nicht den erhofften einfachen, schnellen Prozess mit deutlicher Kosten- und Zeiteinsparung, optimalem Risk-Management und einem überdurchschnittlichen Kundenerlebnis.

In diesem Blog-Beitrag erläutern wir am Beispiel der Kreditvergabe, wie die Automatisierung der Kreditentscheidung funktioniert und weshalb ein digitaler Prozess nur in Kombination mit Automatisierung die gewünschten Kosten- und Zeitersparnis sowie Skalierungseffekte bringt.

Automatisierte Kreditentscheidung entlastet Mitarbeiter und spart Prozesskosten

Seit dem letzten Jahrzehnt hat sich in der Kreditvergabe einiges getan, aber mindestens ein Teil des Prozesses blieb doch immer manuell: die eigentliche Kreditentscheidung. Selbst wenn der Antragsprozess konsequent digitalisiert war, im Hintergrund trafen Mitarbeiter die Kreditentscheidung weiterhin manuell. Somit konnten nur soviele Kredite vergeben werden, wie die verfügbaren Mitarbeiter auch bearbeiten konnten. 

Dem setzt die Automatisierung der Kreditentscheidung jetzt ein Ende. Der automatisierte Kredit liefert Kreditgebern im Antragsprozess mit nur einer einzigen Abfrage die relevantesten Kennzahlen, ordnet diese ein und ermöglicht somit eine zuverlässige Bonitätsprüfung. Die Kreditentscheidung wird zudem enorm vereinfacht, da nur noch eine dedizierte und standardisierte Abfrage von Kontoinformationen durchgeführt wird.

Digital + automatisiert = Kundenerwartungen übertroffen

Banking-App, Online-Banking, Finanz-Tools… und dann Einkommensnachweise per PDF und bei einer Auskunftei das Scoring basierend auf historischen Daten beantragen? So mancher Bankkunde konnte sich lange nur wundern über den anstrengenden, altmodischen Prozess der Kreditvergabe.

Die Kombination aus Digitalisierung und Automatisierung der Kreditvergabe bietet mehr. Nicht nur das separate Einsenden und das umständliche Kopieren und Scannen von Dokumenten fällt weg, der Prozess wird erst durch „automatisiert“ UND „digital“ vervollständigt und perfekt.

Die Bonitätsprüfung läuft automatisiert im Hintergrund ab und liefert Antragstellern, was sie sich wirklich wünschen: eine sofortige Auszahlung im Anschluss an einen bequemen, einfachen Prozess. Ein einziger Login ins Online-Banking-Konto genügt dafür, alles Weitere funktioniert automatisch.

Minimales Risiko durch End-to-End Automatisierung der Kreditvergabe

Aus gutem Grund standen Risk-Manager einer vollautomatischen Kreditentscheidung lange kritisch gegenüber. Langjährige Richtlinien und Entscheidungsprozesse hängen oft von manuellen Überprüfungen und mehreren Kontrollen ab. Analysen von Ausfallursachen und Bewertungen „weicher“ Faktoren haben sich bewährt.

In der traditionellen Kreditvergabe verlassen Banken sich jedoch hauptsächlich auf Finanzdaten, die der Kunde zur Verfügung stellt. Gehaltsnachweise und Kontoauszüge, die nur per PDF vorliegen, sind ein Einfallstor für Manipulation und Fehler. Selbst wenn auf Echtzeit-Kontodaten zurückgegriffen wird, erreichen viele Banken und Kreditgeber mit den Rohdaten nicht das Optimum, da sie sich beispielsweise nur an Gehaltsdaten orientieren.

Die Genauigkeit des automatisierten Kreditentscheidungsprozesses, basierend auf Echtzeitdaten, ist dagegen an einem Punkt angelangt, an dem es die traditionelle, manuelle Kreditentscheidung übertrumpft. Datengestützte Bewertungen, inklusive der Abfrage von Negativmerkmalen wie Rücklastschriften oder Inkasso-Zahlungen, sowie ein strukturiertes Framework mit den richtigen Kennzahlen können das Ausfallrisiko besser vorhersagen als subjektive, menschliche Einschätzungen – und sind dabei weitaus konsistenter.

Open Banking-Partnerschaften für automatisierte Kreditentscheidungen

Seit der Verbreitung von Open Banking-Initiativen weltweit und der zweiten Zahlungsdiensterichtlinie (PSD2) in der EU können automatisierte Kreditentscheidungen nun einem breiten Spektrum an Neu- und Bestandskunden angeboten werden. Technologie-Anbieter im Open Banking-Sektor haben dafür Tools entwickelt, die Transaktionsdaten aggregieren und sie in detaillierte Ertrags- und Aufwandspositionen klassifizieren.

Intelligente Datenanalyse nutzt diese reichhaltigen Risikodaten, um vereinfachte Finanzberichte, relevante Kennzahlen und Analysen in Echtzeit zu erstellen. Diese transaktionsbasierten Daten bieten wesentlich aussagekräftigere und aktuellere Einblicke in die Kundenbonität als veraltete Jahresabschlüsse und die historischen Daten traditioneller Auskunfteien. Intelligente Bonitätsprüfungen für die skalierbare Kreditentscheidungminimieren durch die automatisierte Vorauswahl der Kennzahlen zudem Fehlerquellen und erreichen eine deutlich höhere Datenqualität.

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