KI in der Bonitätsprüfung: Wachstumsmotor für den Mittelstand in wirtschaftlich herausfordernden Zeiten
In Zeiten wirtschaftlicher Unsicherheit und drohender Rezession steht der Mittelstand vor beispiellosen Herausforderungen. Der Zugang zu Kapital wird zum entscheidenden Faktor für Überleben und Wachstum. Als Open Banking Anbieter der ersten Stunde sehen wir bei fino digital in KI-basierten Bonitätsprüfungen den Schlüssel, um die Kreditvergabe auch in wirtschaftlich unsicheren Zeiten gemeinsam mit Finanzdienstleistern neu zu denken und dem Mittelstand neue wirtschaftliche Perspektiven zu eröffnen.
Der Status quo: Ineffizienzen im traditionellen Kreditwesen
Die konventionelle Bonitätsprüfung erweist sich besonders in wirtschaftlichen Abschwungphasen als problematisch. Sie basiert überwiegend auf historischen Daten, die in Krisenzeiten ihre Vorhersagekraft verlieren. Viele grundsätzlich gesunde mittelständische Unternehmen scheitern dadurch an strengeren Kreditvergabekriterien, obwohl sie über solide Geschäftsmodelle und Anpassungsfähigkeit verfügen.
Die Folge: Eine Kreditklemme für den Mittelstand genau dann, wenn Liquidität am dringendsten benötigt wird. Dies verstärkt rezessive Tendenzen und führt zu einem verhängnisvollen Teufelskreis aus sinkenden Investitionen und rückläufigem Wachstum.
Der KI-Vorteil: Präzisere Risikoeinschätzung in volatilen Zeiten
KI-basierte Kontoanalysen für die Bonitätsprüfung bieten hier einen revolutionären Ansatz. Sie analysieren nicht nur historische Finanzdaten, sondern beziehen ein umfassendes Spektrum an Faktoren in die Bewertung ein:
- Kontinuität der Zahlungseingänge auch in Krisenzeiten
- Regelmäßigkeit der Lohn- und Gehaltszahlungen
- Veränderungen im Zahlungsverhalten bei Lieferantenrechnungen
- Stabilität der Liquiditätsreserven über Zeiträume
- Verhältnis zwischen Einnahmen und fixen Ausgabenverpflichtungen
- Diversität der Einnahmequellen (Anzahl unterschiedlicher Zahler)
- Rücklastschriftquoten inkl. Chargeback-Risikobewertung
- Zeitliche Veränderungen bei Kundenzahlungseingängen (früher/später)
- Inkasso- und Pfändungs-Risikobewertung
- AML-Scoring
Diese Faktoren lassen sich bereits heute ohne IT-Aufwand mit Data Analytics-Lösungen von fino digital einfach direkt aus den Transaktionsdaten von Geschäftskonten ableiten. Sie bieten Kreditgebern wertvolle Echtzeitinformationen zur finanziellen Gesundheit eines Unternehmens jenseits der klassischen Jahresabschlüsse und ermöglichen so zusätzliches Investitionskapital und Liquiditätssicherung für Unternehmen.
Liquiditätssicherung in der Rezession
In rezessiven Phasen ist schneller Zugang zu Liquidität entscheidend. KI-gestützte Systeme reduzieren die Bearbeitungszeit für Kreditanträge dramatisch – statt wochenlanger Antragsbearbeitung ermöglicht die KI-basierte Kontotransaktionsanalyse eine Instant-Kreditvergabe in wenigen Minuten. Der Effizienzgewinn aus der reduzierten Bearbeitungsdauer, kann in Form von attraktiven Kreditkonditionen an Unternehmerkunden weitergegeben werden, steigert so die Wettbewerbsfähigkeit des Kreditinstituts und sichert in hoher Geschwindigkeit gleichzeitig die Liquidität des Kreditnehmers.
Konkrete Vorteile für die Kreditvergabe:
- Schnellere Kreditentscheidungen auch bei komplexen Geschäftsmodellen
- Maßgeschneiderte Finanzierungslösungen statt Standardprodukte
- Präzisere und attraktivere Konditionen, die das tatsächliche Risiko widerspiegeln
- Flexible Anpassung an veränderte wirtschaftliche Rahmenbedingungen
- Effizienzsteigerung beim Kreditvergabeprozess
- Innovative Customer Experience, die sowohl Kreditgeber als auch Antragsteller wertvolle Zeit spart.
Antizyklische Investitionsentscheidungen als Wirtschaftsimpuls
Die wirtschaftliche Bedeutung geht weit über die unmittelbare Kreditvergabe hinaus. KI-basierte Bonitätsbewertung ermöglicht es, auch in Krisenzeiten verlässliche Investitionsentscheidungen zu treffen. Dies schafft ein stabileres Investitionsklima, das antizyklische Investitionen fördert – genau jene Investitionen, die für eine robuste wirtschaftliche Erholung entscheidend sind.
Eine Studie von McKinsey ‘AI in Banking’ (2023) zeigt auf, dass fortschrittliche Machine Learning-Modelle die Kreditvergabe im KMU-Sektor um 20-30 % steigern können, ohne das Risikoprofil negativ zu beeinflussen. Hochgerechnet auf den deutschen Mittelstandkredit-Markt mit einem jährlichen Volumen von etwa 300 Milliarden Euro entspräche dies laut Mc Kinsey einem zusätzlichen Kreditpotenzial von 60-90 Milliarden Euro.
Die Erfahrungen aus dem US-Markt, wo KI-basierte Bonitätsprüfungen bereits weiter verbreitet sind, bestätigen dieses Potenzial. Laut einer Federal Reserve Studie (2024) konnten z. B. Fintech-Kreditgeber während der pandemiebedingten Rezession 27 % mehr Kredite an KMUs vergeben als traditionelle Banken mit vergleichbarem Risikoprofil.
Für Kreditgeber, Investoren und Unternehmen ergeben sich daraus neue Möglichkeiten:
- Erschließung bisher übersehener Renditepotenziale im Mittelstandssektor
- Reduzierung von Klumpenrisiken durch präzisere Diversifikation
- Aufbau belastbarer Kreditportfolios auch in wirtschaftlichen Abschwungphasen
- Neue Asset-Klassen durch innovative Finanzierungsmodelle
- Verhinderung von Insolvenzen grundsätzlich gesunder Unternehmen
- Ermöglichung von Investitionen in Prozessinnovation und Digitalisierung
- Beschleunigung der wirtschaftlichen Anpassung an veränderte Marktbedingungen
- Erhalt von Arbeitsplätzen und damit Stabilisierung der Konsumnachfrage
Die Zukunft gehört denen, die ihren Daten einen Wert geben
Für mittelständische Unternehmen bedeutet dies konkret: Wer seine Daten für die innovative Kontotransaktionsanalyse öffnet und damit die finanzielle Transparenz erhöht, wird von KI-basierten Scoring-Modellen bei der Kreditvergabe profitieren.
Die Finanzinstitute, die diese Transformation anführen, werden sich entscheidende Wettbewerbsvorteile sichern und mit fortschrittlichen KI-Lösungen zum Scoring ihre Marktanteile im Kreditgeschäft ausweiten.
Laut einer Analyse von Deloitte (2023) haben Banken, die fortschrittliche KI-Systeme für Kreditentscheidungen implementiert haben, bereits im Zeitraum 2021-2023 durchschnittlich 14,2 % Marktanteilsgewinne im KMU-Kreditgeschäft verzeichnet. Bei Fortsetzung dieses Trends wäre eine Verdopplung bis 2026 realistisch.
Diese Einschätzung wird durch den ‚Global FinTech Report‘ von PwC bestätigt, der aufzeigt, dass KI-gestützte Kreditgeber in fragmentierten Märkten ihre Marktposition im Schnitt um 30-35 % pro Jahr ausbauen konnten. Und die Boston Consulting Group prognostiziert in ihrer Studie ‚AI Banking Revolution‘ (2024), dass bis 2026 etwa 60 % aller Mittelstandskredite durch KI-optimierte Prozesse vergeben werden – gegenüber nur 23 % heute.
Der wirtschaftliche Imperativ zum Handeln
Die Implementierung KI-gestützter Transaktionsanalyse in der Bonitätsprüfung ist kein technologischer Luxus, sondern ein wirtschaftlicher Imperativ. Sie ermöglicht eine präzisere Kapitalallokation genau dann, wenn die Volkswirtschaft sie am dringendsten benötigt.
Als Experte für Konto- und Datenanalyse sehen wir bei fino digital unsere Aufgabe darin, diese Transformation in der Finanzdienstleistungsbranche mit wegweisenden Softwarelösungen aktiv zu begleiten und die Kreditvergabe in wirtschaftlich herausfordernden Zeiten zu revolutionieren. Wir sind davon überzeugt, dass die KI-basierte Bonitätsprüfung nicht nur einzelne Unternehmen voranbringen wird, sondern als wirtschaftlicher Stabilisator für den gesamten Mittelstand fungieren kann.
Die Frage ist nicht mehr, ob diese Transformation stattfinden wird, sondern welche Finanzinstitute und welche Volkswirtschaften davon am stärksten profitieren werden. Deutschland hat die Chance, hier eine Führungsrolle zu übernehmen – zum Wohle des Mittelstands und der gesamten Wirtschaft.
