Analytics-gestützte Kreditrisikotransformation
Banken-Studie von SAS und GARP: Voraussetzung für „phygitale“ Modelle sind aussagekräftige Daten Analytics, Machine Learning und Automatisierung.
Eine neue Studie von SAS und der Global Association of Risk Professionals (GARP) zeigt: Kreditrisikotransformation (CRT) genießt im Zusammenhang mit zukunftsorientierten Modernisierungsprojekten bei Finanzinstituten oberste Priorität. Haupttreiber entsprechender Digitalisierungsprojekte sind laut dem Report “The Value of Credit Risk Transformations and the Role of AI” regulatorische Vorgaben, die Forderung nach transparenteren und leichter anwendbaren Prozessen sowie die zunehmende Abwanderung von Kunden zu agileren FinTechs.
Vor allem im Hinblick auf Geschwindigkeit, Umfang und Zielsetzung liegt die aktuelle Praxis weit hinter den Erwartungen der Umfrageteilnehmer zurück:
79 Prozent der Kreditrisikoprofis messen CRT im Vergleich zu anderen organisatorischen Veränderungen im Bankwesen mittlere bis hohe Priorität bei.
Mehr als die Hälfte (55 Prozent) geht davon aus, dass ihr Institut die Umgestaltung innerhalb von zwei Jahren abschließen wird – ein für den traditionell pragmatisch und vorsichtig agierenden Bankensektor verhältnismäßig schnelles Tempo.
Fast drei Viertel (72 Prozent) gaben die Optimierung von Kreditentscheidungen als ihr wichtigstes CRT-Geschäftsziel an.
Intelligente, Analytics-basierte Prozesse in einer „phygitalen“ Zukunft
Spätestens seit der Pandemie erwarten Kunden von nahezu allen Branchen zunehmend digitale Services. Auch Banken sind von dieser Entwicklung betroffen. Im Gegensatz zu anderen Wirtschaftsbereichen prophezeien 52 Prozent der befragten Risikoexperten dem Bankwesen jedoch eine „phygitale“ Struktur mit einer Kombination physischer und virtueller Berührungspunkte für Verbraucher.
Fundament dieses für die Zukunft des Bankwesens entscheidenden „phygitalen“ Modells sind aussagekräftige Daten und Erkenntnisse auf Basis von fortschrittlichen Analytics, Machine Learning und Automatisierung. Die Wichtigkeit dieser Entwicklung ist unbestritten, dennoch befinden sich Unternehmen in den Augen der Risikospezialisten noch in der Lernphase, wenn es darum geht, die entsprechende Technologien für eine verbesserte CRT tatsächlich zu implementieren. Zu den schwierigsten Schlüsselbereichen in Bezug auf die Transformation zählen die Experten Advanced Analytics, einschließlich künstlicher Intelligenz und Machine Learning (48 Prozent), die Automatisierung und Rationalisierung von Prozessen (47 Prozent) sowie ein verbessertes Management von Kundendaten (45 Prozent).
Die Studie ergab zudem, dass mehr als die Hälfte der befragten Unternehmen bereits KI und maschinelles Lernen einsetzen oder innerhalb der nächsten zwölf Monate damit beginnen werden. Den Umfrageteilnehmern zufolge werden diese Technologien derzeit am häufigsten für Prozessautomatisierung (62 Prozent), Prozessoptimierung (58 Prozent) und die Beurteilung der Kreditwürdigkeit (58 Prozent) verwendet.
