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Der ultimative Leitfaden für Decision-Engines

Blog

Dezember 19, 2022 | Jonathan Pryer

Was ist eine Bewertungs-Engine und unterstützt sie Ihre Geschäftsabläufe?

Decision-Engines, manchmal auch als Entscheidungsbäume bezeichnet, sind Software-Plattformen, die Geschäftsregeln oder Geschäftsentscheidungen automatisieren und Ihnen helfen, Geschäftsprozesse zu rationalisieren, die eine Bewertung erfordern, ohne dass Sie darüber nachdenken müssen. Eine Decision-Engine automatisiert diese Geschäftsentscheidungen auf der Grundlage Ihrer geschäftlichen Anforderungen und der vom Plattformbetreiber festgelegten Kriterien, erspart Ihnen manuelle Arbeit und zentralisiert den Entscheidungsprozess.

Was braucht eine Decision-Engine, um zu funktionieren? Neben dem Regelwerk (Logik), das auch Entscheidungsworkflow genannt wird, benötigen Decision-Engines Daten. Jede Menge Daten. Durch den Zugriff auf und die Integration von Daten aus verschiedenen Quellen und die Anwendung dieser „Regeln“ nach Ihren Kriterien können Sie die Entscheidung automatisieren. Vor allem in der Finanzwelt werden Decision-Engines häufig eingesetzt, um zu bewerten und entscheiden, an wen man Kredite vergibt und welche Produkte man seinen Kunden anbieten kann. Automatische Decision-Engines können auch personalisierte Preise und Angebote (z. B. Finanzierungsbedingungen und Zinssätze) ermöglichen, die alle an Ihre individuellen Bedürfnisse angepasst werden können. Bekannte Beispiele aus der Welt der Fintechs/Finanzdienstleistungen: Verbraucherkredite, Kreditprüfung, Kreditkartengenehmigungen, Autofinanzierung, Point-of-Sale-Kredite wie BNPL (Buy Now, Pay Later), Vergabe von Krediten an KMU, Genehmigungen von Versicherungspolicen, Upselling- und Cross-Selling-Angebote, Champion-Challenger-Strategien, Audits, Inkassos und mehr. 

Wie hilft eine Decision-Engine bei Geschäftsentscheidungen?

Decision-Engines können bei verschiedenen Arten von Geschäftsentscheidungen helfen – von grundlegenden täglichen Abläufen bis hin zu strategischen Geschäftsentscheidungen auf höchster Ebene.

  • Strategische Entscheidungen: Strategische Entscheidungen sind auf oberster Ebene angesiedelt und in der Regel komplexer, betreffen einen viel größeren Teil des Unternehmens und beziehen sich oft auf einen längeren Zeitraum (z. B. Änderung der Kostenstrukturen oder Planung eines längerfristigen Unternehmenswachstums). Decision-Engines und automatische Bewertungsprozesse können verschiedene Prozesse beschleunigen und rationalisieren, die Effizienz verbessern und es Ihnen ermöglichen, insgesamt sinnvollere Entscheidungen zu treffen. Im Falle von Finanzdienstleistungen könnte dies bedeuten, dass sich die Entscheidung darüber, an wen Sie Kredite vergeben können, verlagert, damit Sie Ihren gesamten Kundenstamm erweitern und Wachstum planen können. Denken Sie daran, dass für eine komplexere Bewertung in der Regel eine große Menge an Daten aus einer Vielzahl von Datenquellen erforderlich ist. Der Einsatz von Decision-Engines und automatisierten Bewertungsprozessen kann einem Unternehmen dabei helfen, auf eine Vielzahl von Daten zuzugreifen, sie zu analysieren und Maßnahmen zu ergreifen, die eine bessere Entscheidung ermöglichen.
  • Taktische Entscheidungen: Taktische Entscheidungen sind viel stärker auf Geschäftsprozesse ausgerichtet und in der Regel kurzfristiger und weniger komplex. Beispiele hierfür sind die Einführung neuer Produkte, die Änderung von Produktpreisen, die Verwaltung von Lagerbeständen, die Lieferkette und die Logistik. Mit Decision-Engines können Sie Leistungsdaten leichter analysieren und neue Preisstrategien für Ihre Finanzdienstleistungsprodukte festlegen oder strategisch überlegen, welche Zielgruppe oder Region als nächste angesprochen werden soll.
  • Operative Entscheidungen: Da der Schwerpunkt auf dem Tagesgeschäft eines Unternehmens liegt, sind die operativen Entscheidungen von wesentlich geringerem Umfang. Sie stehen meist im Zusammenhang mit der täglichen Produktion und werden in der Regel im Einklang mit der strategischen Gesamtvision eines Unternehmens umgesetzt. Im Finanzdienstleistungsbereich können Decision-Engines die Effizienz verbessern und dazu beitragen, verschiedene alltägliche Entscheidungen zu automatisieren oder zu rationalisieren, z. B. Kreditgenehmigungen, Zinsangebote, Beratung bei Inkassofällen, Onboarding von Händlern, Preisoptimierung, Compliance-Prozesse, Identitätsprüfung, Betrugsprävention und vieles mehr.

Rahmenwerk für Decision-Engines

Wie funktioniert also eine Decision-Engine? Und wie funktionieren die Decision-Engines in einem Unternehmen? Auch wenn es jedem einzelnen Unternehmen (mit all seinen individuellen Geschäftsregeln) überlassen bleibt, wie es seine Geschäftsentscheidungen umsetzt, gibt es einige grundlegende Schritte, die für alle gelten.

  1. Gewünschte Ergebnisse festlegen: Richten Sie den Blick auf Ihre Ziele. Auf Basis welcher spezifischen Geschäftsregeln soll Ihre Decision-Engine oder sollen Ihre Workflows ausgeführt werden?
  2. Entscheidungskriterien festlegen: Nach welchen Standards oder Anforderungen werden Ihre Bewertungen oder Entscheidungen vorgenommen? Bei vielen Kreditanträgen gehören zum Beispiel Einkommen, Beschäftigungsstatus, Alter, Familienstand, Verschuldungsgrad usw. zu den besonderen Kriterien.
  3. Datenquellen organisieren: Welche Datenquellen benötigen Sie, um diese Geschäftsentscheidungen auf der Grundlage der von Ihnen gewünschten Ergebnisse und der von Ihnen festgelegten Kriterien zu treffen? Benötigen Sie herkömmliche Auskunfteidaten, Daten von Drittanbietern, alternative Daten wie Mietinformationen, Daten über die Präsenz in sozialen Medien und im Internet usw.?
  4. Erstellen von Entscheidungsworkflows: Welches sind die notwendigen Schritte in Ihrem Entscheidungsprozess? Verwenden Sie die Konfigurationstools innerhalb Ihrer Decision-Engine, um Ihre Workflows und Geschäftsregeln festzulegen und automatische Bewertungen zu ermöglichen.
  5. Testen und wiederholen: Erstellen, testen und implementieren Sie Ihre Modellierungs-Scorecards und Ihre Entscheidungsprozesse und sehen Sie sich an, was passiert, wenn ein typischer Kunde in Ihr System eingegeben wird. Beantragt ein Kunde beispielsweise eine Kreditkarte, werden seine Informationen in die Decision-Engine eingegeben, die dann die erforderlichen Daten (Identitätsüberprüfung, Kundenidentität, Einkommensüberprüfung, Betrug) abruft und auf der Grundlage der ursprünglich festgelegten Kriterien eine Ablehnung oder Genehmigung erteilt. Fehlt noch etwas? Können Ihre Geschäftsabläufe reibungsloser gestaltet werden? Wiederholen Sie einfach den Test!
  6. Weitere Schritte festlegen: Wo liegt Ihre Grenze für komplexe Anträge? Welche Anträge müssen manuell bearbeitet werden? Die durchgängige Verarbeitung ermöglicht sofortige Bewertungen für einfachere Kredit- und Darlehensanträge, während ein regelbasierter Entscheidungsprozess dabei hilft, Ausnahmen zu erkennen und Anträge umzuleiten, die ein stärkeres manuelles Eingreifen erfordern.
  7. Überwachen und Optimieren: Bietet Ihre Decision-Engine einen echten geschäftlichen Nutzen? Überwachen Sie Ihre Entscheidungsleistung anhand der Informationen, die Ihnen Ihre Decision-Engine liefert. Identifizieren Sie Möglichkeiten zur weiteren Verbesserung Ihrer Entscheidungsprozesse und -werkzeuge und ermöglichen Sie so eine effizientere Entscheidungsleistung – und mehr Geschäftswachstum.

Wie funktioniert eine Decision-Engine in einem Unternehmen?

Wie wir gezeigt haben, gibt es eine Vielzahl von Möglichkeiten, wie Decision-Engines die Geschäftsprozesse unterstützen können. Aber wie genau machen sie das? Denken Sie im Falle der Finanzdienstleistungen an all die manuellen Bewertungen und Entscheidungen, die menschliches Eingreifen erfordern. Wenn eine Person beispielsweise einen Autokredit benötigt – wie stellt ein Kreditgeber fest, ob diese Person kreditwürdig ist oder nicht? Und wenn sie es ist, welcher Zinssatz oder welche Rückzahlungsbedingungen sollten dieser Person angeboten werden? Eine automatisierte Decision-Engine kann den Antrags-, Genehmigungs- und Finanzierungsprozess rationalisieren und so ein effizientes, erstklassiges Kundenerlebnis gewährleisten.

Im Beispiel der Autofinanzierung können Anträge von manuellen, papierlastigen Formularen und stundenlangem Sitzen in einem Autohaus auf vereinfachte Online-Anträge umgestellt werden. Eine Person kann einfach einen Antrag ausfüllen und sich ausweisen, woraufhin eine Decision-Engine diese Person schnell und einfach entlang einer Reihe vorher festgelegter Schritte entsprechend den ursprünglichen Kriterien durch den Entscheidungsworkflow führt. In diesem Fall könnten diese Kriterien mit der Analyse von Daten zur Identitätsprüfung beginnen (Ist diese Person wirklich diejenige, die sie vorgibt zu sein? Wie alt ist die Person? Hat sie einen gültigen Führerschein?) und dann zu verschiedenen Faktoren übergehen, die die Kreditwürdigkeit bestimmen. Verfügt diese Person über ein Einkommen, das über unserem Schwellenwert liegt? Wie fällt die Prüfung ihrer Kreditwürdigkeit aus? Wie hoch sind die Schulden dieser Person und wie gestaltet sich das Verhältnis zwischen Schulden und Einkommen? Hatte sie bereits frühere Kreditausfälle zu verzeichnen?

Da die Decision-Engine automatisch auf alle erforderlichen Daten zugreift und sie gemäß den Geschäftsregeln analysiert, durchläuft die Anwendung den Workflow auf der Grundlage der Antworten. Führerschein? Abgehakt, weiter zum nächsten Schritt! Alt genug, um ein Auto zu besitzen? Na klar. Mit Job? Ja, weiter im Prozess! Aber dann kommen eine miserabler Kredit-Score und eine Reihe von Krediten, die ins Inkasso gegangen sind. Hier ist der Hebel angesetzt, und die Decision-Engine stoppt den Antrag (gemäß den bei der Einrichtung des ursprünglichen Workflows festgelegten Kriterien) und stellt fest, dass der Kreditgeber diese Person NICHT berücksichtigen will.

Natürlich sind nicht alle Situationen so schwarz-weiß wie in diesem Beispiel, aber das Schöne an der Automatisierung von Geschäftsprozessen mit einer Decision-Engine ist, dass Sie die Effizienz für viele Situationen und für viele Arten von Antragstellern rationalisieren und verbessern können, während Sie ihre wertvollste Ressource, den Menschen, für die komplexeren Fälle einsetzen, die einen manuellen Eingriff erfordern.

Daten, Daten und noch mehr Daten

So großartig die Möglichkeiten zur Verbesserung von Geschäftsprozessen mit Hilfe von Decision-Engines auch sein mögen, ohne umfangreiche Daten kann die Bewertung nicht automatisiert werden. Daten, vorzugsweise verschiedene und aus einer Vielzahl von Datenquellen, sind für den Entscheidungsprozess von entscheidender Bedeutung. Alle Finanzdienstleister nutzen Daten, um über den gesamten Kundenlebenszyklus hinweg fundierte Entscheidungen zu treffen – doch der manuelle Zugriff auf und die Integration von Datenquellen ist ein wahrer Alptraum. Die Nutzung von Daten hat sich ebenso weiterentwickelt wie die Decision-Engines, in die die Daten einfließen. Ohne die richtigen Daten, die den festgelegten Kriterien entsprechen, sind genaue Bewertungen auf der Grundlage der Geschäftsanforderungen nicht möglich. Denken Sie an die zuvor besprochenen Beispiele: Woher erhalten Sie Informationen über Kreditrückzahlung, Kreditwürdigkeit, Verschuldungsquote, Altersnachweis usw.? Alles dreht sich um die Datenquellen.

Entdecken Sie, wie eine vereinfachte Datenintegration über eine einzige API eine intelligentere Entscheidungsfindung ermöglicht. Schaltfläche.

Heutzutage achten immer mehr Kreditgeber auf ein breiteres Spektrum an Datenquellen, einschließlich alternativer Daten wie Mietzahlungen, Interaktionen in den sozialen Medien, Website-Informationen, Reisedaten und mehr. Auf diese Weise stellen sie Folgendes sicher:

  • Einen genaueren Blick auf die Identitätsprüfung
  • Eine ganzheitlichere Sicht auf Risiken und Kreditwürdigkeit
  • Eine bessere Betrugsprävention

Auf all diese Daten muss zugegriffen, sie müssen analysiert und es muss entsprechend gehandelt werden, um präzisere, automatische Entscheidungen zu treffen, die einen Mehrwert für ein Unternehmen darstellen. The Financial Brand drückt es so aus:„Daten allein sind noch kein wertvolles Gut. Es kommt darauf an, was man damit macht.“ Eine Vielzahl unmittelbar verfügbarer Daten ist für die Verbesserung der automatischen Entscheidungsfindung unerlässlich. Daten von Drittanbietern, die über eine zentralisierte Plattform oder einen Marktplatz mit einer einzigen API verbunden sind, können diese Datennutzung vereinfachen und Ihnen die Möglichkeit geben, innerhalb von Minuten auf zahlreiche Datenquellen zuzugreifen und diese zu integrieren. Nutzen Sie diese Daten, um Ihre Entscheidungsworkflows zu testen und dann problemlos zu iterieren und anzupassen.  

KI-gestützte Entscheidungsfindung

Der Anteil von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen nimmt zu. Die Umsatzchance für KI im Bereich der Finanzdienstleistungen liegt bei 450 Milliarden USD. Aber wie können Sie KI am effektivsten in Ihren Decision-Engines einsetzen? Der Einsatz von KI/ML zur Unterstützung Ihres Entscheidungsprozesses ermöglicht:

  • Verbesserte Entscheidungsgenauigkeit
  • Überragende Betrugserkennung
  • Vertiefte Kundenbeziehungen
  • Höhere Kundenzufriedenheit
  • Erweiterung des Kundenstamms
  • Optimierte Preise
  • Höhere Umsätze

McKinsey gab folgenden Hinweis: „Die kontinuierlichen Fortschritte in den Bereichen Big Data, Digitaltechnik und Analytik eröffnen den Banken neue Möglichkeiten zur Verbesserung der Kreditentscheidungsmodelle, die ihren Kreditvergabeprozessen zugrunde liegen … Die Banken (und Fintech-Unternehmen), die neue Modelle eingeführt haben, konnten ihre Umsätze bereits steigern, die Kreditausfallquote senken und dank präziserer und automatischer Entscheidungen erhebliche Effizienzgewinne erzielen..“

Die Implementierung von KI in Ihre Entscheidungsprozesse mag abschreckend wirken, aber um KI wirkungsvoll einzusetzen, brauchen Sie nicht unbedingt Data Scientists in Ihrem Team. Mit einer Technologieplattform, die sowohl Datenquellen als auch fortschrittliches maschinelles Lernen in Ihre Decision-Engine einbindet, können Sie die fortschrittliche Entscheidungsfindung nutzen – und von all den oben genannten Vorteilen profitieren. Mit KI können Sie Dinge tun, die für klassische Decision-Engines eine Herausforderung darstellen, z. B. mehr Genehmigungen für Verbraucher ohne Bankverbindung ermöglichen, sich an rasch wechselnde Markttrends und Verbraucherwünsche anpassen, ohne das Kundenerlebnis zu beeinträchtigen und Zusammenhänge in Ihren Daten finden (sehen Sie, Daten sind das A und O!), die sonst vielleicht nicht erkennbar wären. Wenn Sie das Glück haben, Data Scientists in Ihrem Unternehmen zu beschäftigen, und einen Weg finden müssen, deren Fachwissen in Ihrer Decision-Engine oder Ihren Geschäftsanwendungen zu nutzen, sollten Sie sich nach einem Technologiepartner umsehen, der bestehende Modelle problemlos in eine benutzerfreundliche Plattform migrieren kann.

Welchen Vorteil hat das?

Wenn wir schon von Datenintegration, automatisierten Workflows, Data Scientists und maschinellem Lernen sprechen … wozu der ganze Aufwand? Der Einsatz von Decision-Engines im Finanzdienstleistungssektor ist von großem Wert, weil Sie nicht mehr versuchen müssen, Bewertungen in Bezug auf Ihre Geschäftsprozesse manuell durchzuführen. Zu den Vorteilen gehören:

  • Verbesserte Leistung: Nehmen Sie Bewertungen schneller und effektiver vor, um die Unternehmensleistung zu optimieren.
  • Höhere Umsätze: Kreditvergabe an mehr Kunden ohne Erhöhung des Risikos, was zu besseren Gewinnspannen führt.
  • Verbesserte Effizienz: Zeit- und Ressourceneinsparungen, da weniger menschliche Eingriffe erforderlich sind und Entscheidungen schneller vorgenommen werden können.
  • Flexibilität: Ändern Sie Ihre Entscheidungskriterien, ohne Ihren gesamten Workflow neu gestalten zu müssen.
  • Skalierbarkeit: Fügen Sie Ihren Workflows bei wachsendem Unternehmen oder veränderten Kunden-/Marktanforderungen einfach weitere Datenintegrationen und neue Kriterien oder Entscheidungsparameter hinzu.
  • Gebündelte Ressourcen: Schonen Sie die Aufmerksamkeit Ihrer Underwriter und heben Sie sich manuelle Eingriffe für komplexere Fälle auf.
  • Konsistenz: Stellen Sie Konsistenz und Stabilität in Ihren Entscheidungsprozessen sicher, um die Kundenbeziehungen zu verbessern und die Zuverlässigkeit Ihrer Unternehmensleistung zu erhöhen.
  • Transparenz: Sie erhalten einen umfassenden Einblick in die Funktionsweise Ihrer Decision-Engine und können die Leistung messen, um sie problemlos zu optimieren.
  • Erfassen von Informationen: Manuelles Underwriting erfordert die manuelle Erfassung von Informationen – mit einer automatisierten Decision-Engine können Sie problemlos Informationen über Ihre Kunden, Ihre Bewertungen und Ihre Gesamtleistung pflegen, die Sie dann zur weiteren Optimierung in Ihre Decision-Engine zurückführen können.

Das Kundenerlebnis ist wichtiger denn je. In einer Zeit, in der alles auf Abruf verfügbar ist (Fernsehsendungen, Transport, Essenslieferungen, Workouts), erwarten Ihre Kunden Schnelligkeit. Darüber hinaus legen sie Wert auf eine kundenspezifische Anpassung. Wir möchten, dass Netflix genau weiß, welche Sendung wir als Nächstes sehen wollen, oder freuen uns, wenn unser Facebook-Feed mit Anzeigen gefüllt ist, die uns gefallen. Laut PwC ist für 80 % der Verbraucher Geschwindigkeit ein wichtiger Kauffaktor und laut Salesforce erwarten 76 % der Verbraucher kundenspezifische Angebote. Aber wer hat dafür schon Zeit, wenn er damit beschäftigt ist, alle Geschäftsentscheidungen manuell zu treffen?

Die Zukunft der Decision-Engines

Wie sieht die Zukunft von Decision-Engines aus? Aus unserer Sicht sind die Aussichten gut. Wussten Sie, dass Forrester vor kurzem Digital Decisioning Platforms in seinen Wave-Bericht aufgenommen hat? Laut Forrester sind digitale Entscheidungsplattformen (DDP) „eine Weiterentwicklung von Expertensystemen, wissensbasierten Systemen, Systemen für das Management von Geschäftsregeln und Systemen für das Entscheidungsmanagement“. Es ist eine große Herausforderung, aber die positive Wirkung ist eindeutig, wenn Sie Ihre Geschäftsentscheidungen automatisieren. Mit der zunehmenden Akzeptanz von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen werden die Möglichkeiten, wie wir Entscheidugnen automatisieren können, nur noch spannender (und profitabler).

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Literaturhinweis: