Die Herausforderung
Die Qualität der Kreditprüfung ist für ein Kreditgeschäft entscheidend. Der Kunde, ein Kreditgeber für KMU, beauftragte uns, seinen Prüfprozess zu automatisieren. Die Vorgabe: Machine-Learning-Modelle, die das Expertenurteil seiner Kreditprüfer übertreffen.
Das Modell musste auf einer begrenzten Zahl von Kreditanträgen entwickelt und getestet werden. Zudem galt es, externe Quellen für Bonitätsinformationen zu testen und vorzuschlagen.
Unsere Lösung
Wir haben eine KI-Komponente entwickelt, die den Prüfprozess vollständig automatisiert. Sie sagt mit einem Machine-Learning-Ansatz die Ausfallwahrscheinlichkeit jedes potenziellen Kreditnehmers voraus.
Für das Modell wurden mehr als 800 Merkmale aus 14 verschiedenen Datenquellen extrahiert.
Das Ergebnis
Das Modell schnitt besser ab als die menschlichen Kreditprüfer und verbesserte die Qualität des Kreditportfolios: Weniger angenommene Kunden fielen später aus, während die Annahmequote für Neukunden insgesamt gleich blieb.
Entscheidungen fielen deutlich schneller – statt einiger Stunden oder eines Tages nur noch den Bruchteil einer Minute. Auch Kreditnehmer profitierten durch schnelle Antworten auf ihre Anträge.
