Künstliche Intelligenz: Wie Effektivität und Effizienz im Kredit- und Forderungsmanagement gesteigert werden können

Meerbusch, 10.12.2018 (PresseBox) - Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz in der Finanzbranche lässt die Phantasien der Brancheninsider blühen. Dass auch die Politik das Potenzial des Themas erkannt hat, zeigte die Ankündigung der Bundesregierung auf dem Nürnberger Digitalgipfel, eine KI-Offensive ins Leben zu rufen, bei der die Finanzbranche eine Schlüsselrolle einnehmen soll. Innovative Anwendungen der neuen Technologie beschäftigen derzeit schon viele Institute. Weniger dynamisch sind die Entwicklungen bis dato im Kredit- und Forderungsmanagement, dabei birgt die Technologie das Potential, diesen Geschäftsbereich nachhaltig zu verändern.

Treiber der technologischen Revolution sind Verbesserungen in puncto „Effizienz, Effektivität und Usability“. So gilt es für Banken, verstärkt auf Automatisierung und Kostensenkungspotentiale zu setzen (Effizienz) und gleichzeitig die Risikosteuerung der Kreditvergabe und die Erfolge im Forderungsmanagement zu optimieren (Effektivität). Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz im Backend kann hier von großem Nutzen sein. Als dritte Dimension rückt zunehmend auch der Bereich „Experience“ in den Fokus. An der direkten Schnittstelle zum Kunden ist das Potential der neuen Technologie immens und birgt die Möglichkeit, Prozesse für den Kunden zu vereinfachen und ihn noch stärker an das eigene Unternehmen und dessen Serviceangebote zu binden. Im Zeitalter der Consumerization digitaler Angebote müssen Chatbots und Sprachprogramme immer höhere Reifegrade erreichen und können ergänzend zum Online-Portal und dem persönlichen Dialog die Kommunikation zwischen Bank und Kunde verbessern – der Kunde fühlt sich somit entlang der gesamten Wertschöpfungskette bedient.

Künstliche Intelligenz bietet viele Anknüpfungspunkte

Für die Optimierung entlang der Wertschöpfungskette eines Kredits werden künftig drei konkrete Formen der Künstlichen Intelligenz in den Fokus der Entwicklung geraten:

Predictive Analytics – die Auswertung großer Datenmengen zum Zwecke von Vorhersagen

Text Analytics – das Erkennen und Verarbeiten von Sprache

Social Network Intelligence – Analysen im Netzwerk zu Interessen, Präferenzen und Eigenschaften des Kreditnehmers usw.

Alle drei beinhalten eine Vielzahl von Anwendungsmöglichkeiten, die auch für die Kreditvergabe und deren Nachverfolgung große Relevanz besitzen und die Kriterien Effizienz, Effektivität und Nutzerfreundlichkeit maßgeblich optimieren.

Massiver Wandel der Prozesskette des Kredits

Collenda CTO Christoph Tahedl betont: „Der Einsatz von künstlicher Intelligenz im Forderungsmanagement und Inkasso bietet große Hebel – sowohl zur Effektivitäts- als auch zur Effizienzsteigerung“. Mit dem verstärkten Einsatz der neuen Technologie wird die Branche einen massiven Wandel entlang der gesamten Prozesskette sehen. Angefangen mit den Aktivitäten im Bereich Marketing und Sales, über den Kreditabschluss bis hin zur Kommunikation mit den Kunden. Ganz besonders relevant wird die Künstliche Intelligenz im Umgang mit notleidenden Krediten bzw. solchen mit dem Risiko der Zahlungsunfähigkeit. Hier wird Künstliche Intelligenz Risiken der Banken und den Komfort der Kunden maßgeblich beeinflussen. „KI-basierte Empfehlungen können viel mehr Quellen berücksichtigen als menschliche Experten. Ferner kann die Vielzahl möglicher Variablen besser für Vorhersagen adaptiert werden. Denkbar ist etwa, dass nicht nur Rating und Scoring-Verfahren, sondern auch die internen Daten der Bank und ihr Wissen über den Kunden in die Segmentierung der Schuldner hinsichtlich der optimalen Inkassostrategie einfließen“, erläutert Tahedl.

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