Maschinelle Lernmodelle zur Bewertung der Kundenbonität in volatilen Märkten

Sehen wir uns an, wie ML-Modelle die Kreditanalyse verbessern können, vergleichen wir sie mit herkömmlichen Modellen und untersuchen wir praktische Anwendungsfälle.

Einsatz von ML zur Prognose des Kreditrisikos in einem volatilen Umfeld

Marktvolatilität bedeutet, dass sich die Preise von Finanzinstrumenten schnell und unvorhersehbar ändern – Risiken lassen sich also nur schwer vorhersagen. Herkömmliche Modelle wie logistische Regression oder Scoring-Systeme stützen sich auf historische Daten und feste Faktorensätze, wodurch sie in volatilen Umgebungen weniger flexibel sind und in der Tat nicht dem Stand der Technik entsprechen.

Modelle des maschinellen Lernens wie Gradient Bousting, Random Forests und neuronale Netze sind in der Lage, große Datenmengen zu analysieren und komplexe Abhängigkeiten zu erkennen. Das Gradient Bousting beispielsweise lernt aus den Fehlern früherer Modelle und verbessert die Genauigkeit mit jedem neuen Schritt. Dies ist besonders in unbeständigen Umgebungen nützlich, da sich die Modelle schnell an neue Daten und Marktbedingungen anpassen können.

Darüber hinaus können ML-Modelle viele verschiedene Datenquellen integrieren, von makroökonomischen Indikatoren bis hin zu Daten über das Kundenverhalten. Dies ermöglicht eine genauere Risikobewertung, bei der sowohl externe wirtschaftliche Faktoren als auch individuelle Merkmale des Kreditnehmers berücksichtigt werden.

Vergleich traditioneller Bonitätsbewertungsmodelle mit ML-Modellen

Herkömmliche Modelle zur Kreditwürdigkeitsprüfung beruhen auf festen Regeln und Indikatoren wie der Bonitätsgeschichte, dem Einkommen und der Beschäftigung eines Kunden. Diese Modelle sind einfach zu implementieren und zu interpretieren, aber sie sind nur begrenzt in der Lage, neue und sich schnell ändernde Daten zu berücksichtigen.

Im Vergleich dazu erstellen beispielsweise Zufallswälder mehrere Entscheidungsbäume und kombinieren deren Ergebnisse für genauere Vorhersagen. Neuronale Netze wiederum können nichtlineare Abhängigkeiten und Wechselwirkungen zwischen verschiedenen Faktoren erkennen, was für herkömmliche Modelle unmöglich ist.

Ein praktisches Beispiel: Während einer Wirtschaftskrise können viele Kreditnehmer vorübergehend in finanzielle Schwierigkeiten geraten. Herkömmliche Modelle stufen sie möglicherweise als hohes Risiko ein, ohne die zeitliche Dauer dieser Schwierigkeiten zu berücksichtigen. Ein ML-Modell kann durch die Analyse eines breiteren Spektrums von Daten erkennen, dass die finanziellen Schwierigkeiten vorübergehend sind, und eine genauere Risikobewertung vornehmen.

Ein weiterer Vorteil von ML-Modellen ist ihre Fähigkeit, selbst zu lernen. Wenn neue Daten verfügbar werden, können sich die Modelle anpassen und ihre Vorhersagen verbessern. Herkömmliche Modelle müssen manuell überprüft und angepasst werden, was sie auf sich schnell verändernden Märkten weniger effektiv macht.

Software und ML-Modellentwickler

Auf dem Markt gibt es viele Softwarelösungen für die Implementierung von maschinellen Lernmodellen in der Kreditanalyse. Diese Lösungen werden sowohl von großen Technologieunternehmen als auch von spezialisierten Fintech-Startups angeboten. Zu den beliebtesten Tools und Plattformen gehören:

• Google Cloud AI und Microsoft Azure Machine Learning: Diese Cloud-Plattformen bieten leistungsstarke Tools für die Entwicklung und den Einsatz von Machine-Learning-Modellen.
• SAS und IBM Watson: Diese Unternehmen bieten umfassende Analyseplattformen an, die Funktionen für maschinelles Lernen zur Kreditrisikobewertung enthalten.
• Fintech-Startups und Softwareentwicklung Firma, die sich auf maschinelles Lernen spezialisiert haben: Unternehmen wie ZestFinance und Upstart haben sich auf die Anwendung von ML in der Kreditanalyse spezialisiert und bieten schlüsselfertige Lösungen für Banken und Finanzinstitute an.

Diese Plattformen bieten Tools für die Entwicklung, das Testen und den Einsatz von ML-Modellen und ermöglichen es Finanzinstituten, neue Technologien schnell und effizient in ihre Prozesse zu integrieren.

Fallstudien: Was Organisationen durch die Anwendung von ML-Modellen erreichen können

1. Bank A: Anwendung des Random-Forest-Modells zur Bewertung der Kreditwürdigkeit von KMU. Beispielhafte Daten:

• Verringerung der Zahlungsausfälle um 15 %: Durch eine genauere Risikobewertung kann die Bank risikoreiche Kreditnehmer vermeiden.
• Verbesserung der Prognosegenauigkeit um 20 %: Die Bank kann die Zahlungsfähigkeit der Kunden genauer einschätzen, was die Qualität des Kreditportfolios verbessert.

2. Bank B: Einsatz neuronaler Netze zur Analyse des Kundenverhaltens und zur Vorhersage der Ausfallwahrscheinlichkeit. Mögliche Ergebnisse:

• Geringere Risikokosten: Genauere Prognosen verringern die zur Deckung potenzieller Verluste erforderlichen Rückstellungen.
• Höhere Gewinne bei der Kreditvergabe: Durch eine genauere Risikobewertung kann die Bank Kredite zu günstigeren Konditionen anbieten und so die Rentabilität steigern.

3. Mikrofinanzorganisation: Anwendung von Gradient Bousting zur Bewertung der Kreditwürdigkeit von Kunden mit schlechter Kredithistorie. Mögliche Ergebnisse:

• Vergrößerung des Kundenstamms um 30 %: Das Modell identifiziert zuverlässige Kreditnehmer unter denjenigen, die mit herkömmlichen Methoden als hochriskant eingestuft werden.
• Verbesserte finanzielle Leistung: Durch eine genaue Risikobewertung kann eine Organisation die Kreditvergabe ausweiten und die Gesamtrentabilität verbessern.

Diese Beispiele zeigen, dass der Einsatz von Modellen des maschinellen Lernens nicht nur die Genauigkeit der Kreditwürdigkeitsprüfung, sondern auch die Effizienz der Kreditvergabe erheblich steigern kann.

Wie sich die ML-Einführung auf Bankkunden auswirkt

Haben Sie keine Angst, dass sich die Einführung einer solchen Software negativ auf die Bankkunden auswirkt, dass die Zahl der Kredite sinkt und so weiter. In der Regel hat die Einführung solcher Modelle einen deutlich positiven Einfluss auf die Bankkunden. Dies zeigt sich in den folgenden Aspekten:

• Genauere Bewertung der Kreditwürdigkeit: Kunden mit untypischer oder unzureichender Kredithistorie erhalten aufgrund einer genaueren Analyse ihres Finanzverhaltens und anderer Faktoren eine Chance auf einen Kredit.
• Bessere Kreditkonditionen: Durch die Verringerung des Risikos für die Bank können die Kunden Kredite zu günstigeren Bedingungen, einschließlich niedrigerer Zinssätze, erhalten.
• Schnellere Entscheidungsfindung: ML-Modelle automatisieren den Prozess der Kreditwürdigkeitsprüfung, was die Entscheidungsfindung beschleunigt und das Kundenerlebnis verbessert.
• Personalisierte Angebote: ML-Modelle analysieren das Verhalten und die Präferenzen der Kunden und ermöglichen es den Banken, stärker personalisierte Finanzprodukte und -dienstleistungen anzubieten.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass diese Modelle angemessen und effektiv sind. Finanzinstitute und Finanzdienstleister sollten auf jeden Fall die Einführung eines solchen Systems in Erwägung ziehen, um mit der Konkurrenz mithalten und noch mehr Kunden gewinnen zu können.