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Einsatz Künstlicher Intelligenz entlang des Kreditlebenszyklus: eine Analyse von Anwendungsszenarien, Datenquellen, Methoden und Herausforderungen

Henrik Kortum, Nele Pannenborg, Oliver Thomas

In: Hanz-Gert Penzel, Rajola Federico, Winter Rpbert (editor). Banking and Information Technology (BIT) 23 1 Pages 13-32 Ibi Research GmbH 2022.

Abstract

Daten zählen zu den wichtigsten Ressourcen des 21. Jahrhunderts und kaum eine andere Do-mäne verfügt über solch reichhaltige Datenschätze wie das Bankgewerbe. In Kombination mit dem Einsatz Künstlicher Intelligenz und Methoden des maschinellen Lernens ergibt sich ein ho-hes Potenzial, Kerngeschäftsfelder in Banken zu optimieren. Insbesondere das wettbewerbsin-tensive Kreditgeschäft kann von einer KI-Unterstützung profitieren, da schnellere, präzisere und ressourceneffizientere Entscheidungen ermöglicht werden. Neben einer gezielteren Kundenan-sprache und Kreditvergabe kann insbesondere die Prüfung und Überwachung verbessert und damit das Kreditgeschäft in der andauernden Niedrigzinsphase profitabler gestaltet werden. Allerdings fehlt es derzeit an einem strukturierten Überblick über Potentiale und Hemmnisse. Dieser Beitrag verfolgt das Ziel diese Forschungslücke zu schließen. Basierend auf einer struktu-rierten Literaturrecherche werden unter Berücksichtigung von Potenzialen und Hemmnissen Anwendungsszenarien, Methoden sowie Datenquellen des KI-Einsatzes im Kreditgeschäft analy-siert. Die Ergebnisse werden zur Befüllung eines an den Phasen des Kreditlebenszyklus orien-tierten Prozessmodells genutzt und so ein Vorschlag für einen KI-gestützten Kreditlebenszyklus abgeleitet.

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German Research Center for Artificial Intelligence
Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz