Powering Up: Wie Banken automatisierte Kreditrisikoentscheidungen für mehr Agilität und Geschwindigkeit nutzen können
Finanzinstitute stehen unter Druck und Banken sind da keine Ausnahme. Angesichts des zunehmenden Wettbewerbs durch Fintechs, Neobanken und andere Finanzdienstleister spüren die Banken den Druck. Die Covid-19-Pandemie hat die Digitalisierung schneller vorangetrieben, als irgendjemand erwartet hätte, und die Verbraucher sind noch resistenter gegen Reibungsverluste bei ihren Kundenerfahrungen, egal ob sie Geräte, Urlaub oder ein Auto kaufen oder einen Kredit beantragen. „Laut McKinsey hat die Branche in nur acht Wochen einen Vorsprung von fünf Jahren bei der digitalen Akzeptanz durch Verbraucher und Unternehmen erarbeitet. Darüber hinaus haben wir ein Datenproblem. Vor Covid war das Verbraucherverhalten von Natur aus besser vorhersehbar – aber die Pandemie hat das geändert, und es ist noch nicht klar, ob die traditionellen Daten (und unsere Analysen dieser Daten) weiterhin gültig sein werden. Wie können sich Banken also auf das Wachstum und die Erfüllung der Bedürfnisse und Erwartungen der Verbraucher konzentrieren und gleichzeitig ein effektives Risikomanagement betreiben? In vielen Fällen bedeutet dies, dass es an der Zeit ist, Ihre Daten und Entscheidungstechnologien zu überdenken.
Die Aktualisierung Ihrer Kreditrisiko-Entscheidungstechnologie mag entmutigend klingen. Wir möchten Ihnen jedoch einige der Mythen erläutern, die sich um das Upgrade Ihrer Technologie ranken – und die durch die Realität widerlegt werden.
Mythos Nr. 1: Traditionelle Kreditdaten sind gut genug
Die Realität: Traditionelle Kreditdaten reichen selten aus, um ein genaues und ganzheitliches Bild der Kreditwürdigkeit eines Kunden zu zeichnen. Mit alternativen Datenquellen wie Mobilfunk- und Telekommunikationsdaten, Miet- und Versorgungsdaten, Präsenz in sozialen Medien und im Internet sowie Open-Banking-Daten können Sie sich ein umfassenderes Bild von der finanziellen Gesundheit sowie der Zahlungsfähigkeit und -willigkeit Ihrer potenziellen Kunden machen..
Daten als Herausforderung:
Es gibt eine große Menge an Daten, die sich oft in isolierten Umgebungen befinden, was den Zugriff erschwert und die Integration dieser Daten in die Entscheidungsfindung kostspielig macht. Es ist leicht zu glauben, dass mehr Daten die Lösung sind. Aber das ist nicht immer das, was Sie brauchen. Der Schlüssel zur Optimierung Ihrer Datenstrategie liegt nicht unbedingt in mehr Daten, sondern darin, die richtigen Daten zur richtigen Zeit zur Verfügung zu haben. Laut IDC werden im Jahr 2022 „mehr als hunderttausend Exabytes an Daten generiert und damit zum ersten Mal die 100k-Schwelle überschritten“. Dennoch gaben 74% der von uns befragten Entscheidungsträger an, dass sie Schwierigkeiten mit der Kreditrisikostrategie ihres Unternehmens haben, weil die Daten nicht leicht zugänglich sind, und 70% sagten, dass alternative Daten nicht leicht in ihr aktuelles Entscheidungssystem integriert werden können. Die Nutzung alternativer Daten zur Ergänzung herkömmlicher Kreditdaten (hauptsächlich Daten von Auskunfteien) ist nicht nur entscheidend, um einen genaueren Echtzeit-Überblick über die Kreditwürdigkeit Ihrer Kunden zu erhalten, sondern auch, um Ihren Markt für die Kreditvergabe zu erweitern. Indem Sie mehr Menschen einbeziehen und auch Menschen mit traditionell niedrigen Kredit-Scores ein Darlehen gewähren, verbessern Sie die finanzielle Inklusion und sorgen für einen besseren Zugang zu Finanzdienstleistungen, während Sie gleichzeitig Ihr Geschäft ausbauen.
Mythos Nr. 2: Ein Upgrade ist zu kostspielig
Die Realität: Es ist leicht anzunehmen, dass ein Upgrade Ihrer Entscheidungstechnologie erhebliche Vorabinvestitionen erfordert (ganz zu schweigen von der Angst, frühere Investitionen in Ihre alte Technologie „verschwendet“ zu haben). Aber je älter Ihre Entscheidungssysteme werden, desto mehr wird es Sie langfristig kosten. Ganz zu schweigen von den Kosteneinsparungen, die Sie erzielen, wenn Sie unabhängiger werden und sich nicht mehr auf Ihre IT-/Entwicklungsteams oder externe Anbieter verlassen müssen, um Änderungen an Ihren Entscheidungsprozessen vorzunehmen.
Die Herausforderung der Kosten:
Die derzeitige Wirtschaftslage in einer Welt nach Covid bedeutet, dass der Kostendruck überall zu spüren ist. Daher ist es nicht verwunderlich, dass Banken manchmal zögern, einen Wechsel der Technologieplattform in Betracht zu ziehen. Angesichts des hohen Zeitaufwands und der massiven finanziellen Investitionen, die für die Implementierung einer Entscheidungsinfrastruktur erforderlich sind, kann es als Verschwendung erscheinen, sich von Altsystemen zu trennen. Es ist jedoch wichtig, sich nicht von der Angst vor Investitionen in der Vergangenheit abschrecken zu lassen. Denn die aktuelle Wirtschaftslage bedeutet auch verschärften Wettbewerb, immer anspruchsvollere Kundenerwartungen und ein sich wandelndes regulatorisches Umfeld. Neue Kunden gewinnen, bestehende Kunden halten, Betrug verhindern, Compliance-Anforderungen erfüllen … all das wird teurer, je älter Ihre Systeme werden. Die Modernisierung Ihrer Entscheidungstechnologie führt zu einer Senkung der Gesamtbetriebskosten, da Verzögerungen bei der Produkteinführung und Iterationen, die zu Kundenverlusten führen, vermieden werden, die Arbeitsabläufe bei Risikoentscheidungen für effizientere Prozesse automatisiert werden und die Betrugserkennung und -prävention verbessert wird.
Mythos Nr. 3: Es ist zu schwierig, unsere derzeitigen Systeme zu überarbeiten
Die Realität: Es geht nicht um alles oder nichts. Suchen Sie nach Lösungen für die Entscheidungsfindung, die parallel zu Ihrer aktuellen Software laufen können, oder nach Möglichkeiten, Ihre Daten mit einem Daten-Ökosystem effizienter zu orchestrieren. Dies kann die Akzeptanz in anderen Abteilungen und Geschäftsbereichen erhöhen, wenn diese die verbesserte Effizienz und die Art und Weise sehen, wie die aufgerüstete Technologie den gesamten Entscheidungsfindungsprozess verbessert.
Eine schwierige Herausforderung:
Wir haben über den Kostenaspekt der Upgrades gesprochen, der entmutigend klingt, aber es geht nicht nur um Geld. Oft werden viele Arbeitsstunden in die Auswahl und Implementierung von Entscheidungsplattformen investiert – warum also noch einmal von vorne anfangen? Die langfristigen Vorteile sind es wert, und es ist vielleicht gar nicht so schwer, wie es klingt. In den seltensten Fällen müssen Sie Ihre gesamte Entscheidungstechnologie auf einen Schlag über den Haufen werfen und ersetzen (was, seien wir ehrlich, ein riesiges Unterfangen sein kann, je größer und komplexer Ihr Unternehmen ist). Es gibt flexiblere, agilere Entscheidungsplattformen, die sich in Ihre bestehenden Arbeitsabläufe integrieren lassen oder parallel dazu laufen. Alternativ können Sie sich dafür entscheiden, einen Geschäftsbereich nach dem anderen zu aktualisieren. Entscheidend ist, dass Sie sich für eine Technologieplattform entscheiden, die Ihnen dies erleichtert und die Erfahrung mit dem Austausch von Entscheidungsplattformen anderer Anbieter hat. (Provenir z.B. hat viel Erfahrung mit der Ablösung älterer, konkurrierender Entscheidungssysteme und kann Sie schnell zum Laufen bringen, egal wie umfangreich die Implementierung ist).
Mythos Nr. 4: Cloud-Technologie wird unseren Compliance-Anforderungen nicht gerecht
Die Realität: Ob On-Premise oder in der Cloud – Finanzdienstleister müssen unglaublich hohe Anforderungen an Datensicherheit, Datenschutz und Compliance erfüllen. Und diese Standards entwickeln sich rasant weiter. Herkömmliche Lösungen (insbesondere On-Premise-Lösungen) sind möglicherweise nicht flexibel genug oder können nicht schnell genug weiterentwickelt werden, um mit diesen Entwicklungen Schritt zu halten, was zu Schwachstellen in Ihren Compliance- und Sicherheitsprozessen führt.
Die Herausforderung der Compliance:
Die Erfüllung von Compliance-Anforderungen im Bankensektor hat viele Aspekte (gesetzliche Anforderungen, Risikomanagement, Datenschutz, Sorgfaltspflicht gegenüber Kunden). Automatisierte Entscheidungsfindung kann dabei helfen, die Effizienz zu steigern und die Konsistenz der Entscheidungsprozesse zu gewährleisten. Durch die Integration von maschinellem Lernen und KI können Sie Verzerrungen reduzieren und Ihre Entscheidungsprozesse weiter optimieren. Darüber hinaus können Sie durch die Automatisierung der Datenerfassung und -verarbeitung Datenschutzbestimmungen besser einhalten. Einer der größten Vorteile eines Upgrades Ihrer Entscheidungstechnologie im Hinblick auf Compliance ist jedoch die Flexibilität und Skalierbarkeit – Compliance-Vorschriften ändern sich schnell, und je größer oder globaler Ihr Unternehmen ist, desto mehr Regionen und Vorschriften müssen Sie einhalten. Flexible, Cloud-basierte Entscheidungsplattformen können sich parallel zu den Veränderungen in der Gesetzeslandschaft weiterentwickeln. (Achten Sie auch auf zusätzliche Sicherheitszertifizierungen wie ISO/IEC 27001).
Mythos Nr. 5: Automatisierte Risikoentscheidungen erhöhen das Betrugsrisiko
Die Realität: Automatisierte Risikoentscheidungen erhöhen das Betrugsrisiko Tatsache ist: Effizientere Risikoentscheidungen und die Möglichkeit, besser auf Betrugsdaten zuzugreifen, diese zu integrieren und entsprechend zu handeln, stellen sicher, dass Sie Betrug in Echtzeit erkennen und verhindern können. Die Analyse riesiger Datenmengen aus verschiedenen Quellen (einschließlich Transaktionshistorie, Kontoaktivität, Nutzerverhalten und alternativer Datenquellen) mit den Vorteilen von maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz kann betrügerisches Verhalten effizienter erkennen, verdächtige Aktivitäten identifizieren und immense Kosteneinsparungen ermöglichen.
Die Herausforderung des Betrugs:
Betrug ist nach wie vor ein großes Problem für den Finanzdienstleistungssektor. Die Zahl der Betrugsversuche (und die Raffinesse der Betrüger) hat erheblich zugenommen, was zu erheblichen finanziellen Verlusten, Rufschädigung der Bank und Misstrauen der Kunden führen kann. „Nach Angaben der Federal Trade Commission gab es allein im Jahr 2021 über 2,8 Millionen Betrugsmeldungen in den USA. In Großbritannien wurden laut Action Fraud im Jahr 2021 875.622 Betrugsfälle gemeldet, davon 336.707 Fälle von Scheck-, Karten- und Kontobetrug. Das ist ein neues Rekordhoch und ein Anstieg gegenüber den Zahlen von 2020.„
Es kann jedoch schwierig sein, Betrugserkennung und -prävention mit Ihrer Wachstumsstrategie in Einklang zu bringen. Sie möchten mehr Kunden gewinnen und Ihr Geschäft ausweiten, sich aber nicht einem höheren Risiko aussetzen. Hier kommen automatisierte Risikoentscheidungstechnologien und die richtige Datenintegration ins Spiel. Die Analyse riesiger Datenmengen aus verschiedenen Quellen und die Möglichkeit, diese in Echtzeit in den Entscheidungsprozess einfließen zu lassen, ermöglichen eine genauere und ausgefeiltere Betrugserkennung. Mithilfe von maschinellem Lernen lassen sich große Datenmengen leichter analysieren, um Muster zu erkennen, die auf betrügerische Aktivitäten hindeuten. Und da die Algorithmen des maschinellen Lernens aus Daten lernen können, sind Sie besser in der Lage, sich auf neue Betrugsmuster einzustellen, sobald diese entstehen.
Intelligenter im Wettbewerb
Eine der größten Herausforderungen, denen sich Banken derzeit stellen müssen, ist der drohende Wettbewerb – und die daraus resultierende Notwendigkeit, Risikoentscheidungen schneller zu treffen, um mithalten zu können. Der Schlüssel liegt jedoch darin, dies zu tun, ohne Ihre Risikostrategie zu opfern. Es ist möglich, agiler und unabhängiger zu werden, so dass Sie schnellere und präzisere Risikoentscheidungen treffen und neue Produkte in weniger als der Hälfte der Zeit auf den Markt bringen können – und eine der besten Möglichkeiten, dies zu erreichen, ist die Modernisierung Ihrer bestehenden Entscheidungstechnologie. Suchen Sie sich einen Partner, der Ihnen diese Schlüsselelemente bieten kann:
- Echtzeit-Datenzugriff auf Hunderte von Datenquellen über eine einzige API
- Erweiterte Analysen auf der Grundlage Ihrer einzigartigen Risikoprofile
- Integriertes Case-Management für eine vollständige End-to-End-Perspektive auf Kreditanträge
- Low-Code, benutzerfreundliche Benutzeroberfläche, die Selbstständigkeit bei der Änderung von Prozessen und der Iteration von Arbeitsabläufen ermöglicht
- Erfahrung in der Ablösung älterer Technologien/konkurrierender Entscheidungsplattformen, um einen nahtlosen Übergang zu gewährleisten.
Die Kreditrisiko-Entscheidungslandschaft ist komplex und verändert sich ständig. Banken stehen vor zahlreichen Herausforderungen, um mit diesen Veränderungen Schritt zu halten. Der Einsatz automatisierter, integrierter Daten- und Risikoentscheidungstechnologien kann Ihnen jedoch helfen, Ihre Flexibilität, Genauigkeit und Geschwindigkeit zu erhöhen. Mit den richtigen Werkzeugen können Sie mit neuen Marktteilnehmern Schritt halten und gleichzeitig die gesetzlichen Anforderungen erfüllen. Gleichzeitig treffen Sie fundiertere Kreditentscheidungen, die das Kundenerlebnis verbessern – und das schneller als Ihre Wettbewerber. Denn im Wettbewerb um den Kunden zählt Geschwindigkeit