Aspect Advisory_DE

Von Daten zu Erkenntnissen: Wie ein Kreditantragsroboter dabei helfen kann, Muster in Tausenden von Anträgen aufzudecken

Überblick

Überblick

In der heutigen datenreichen, aber erkenntnisarmen Finanzlandschaft haben viele Institutionen Schwierigkeiten, das volle Potenzial ihrer Informationsressourcen auszuschöpfen. Unser Kunde, eine große Entwicklungsbank in Südafrika, stand vor einer häufigen, aber kritischen Herausforderung: Obwohl sie Tausende von Kreditanträgen in Tabellenkalkulationen gespeichert hatte, fehlten ihr die analytischen Fähigkeiten, um aussagekräftige Muster zu extrahieren, Trends zu erkennen und die Entscheidungsfindung zu optimieren.

Diese Einschränkung beeinträchtigte ihre Fähigkeit, Risiken zu bewerten, Trends zu prognostizieren und die Kreditgenehmigungen zu optimieren, was sich letztlich sowohl auf die Effizienz als auch auf die Rentabilität auswirkte. 

Lösung

Lösung

Aspect Advisory revolutionierte den Ansatz der Bank im Bereich Kreditantragsdatenmanagement durch die Implementierung einer zentralisierten Datenlösung, die auf Automatisierung, maschinellem Lernen und fortschrittlichen Analysen basiert.

  • Workshops und Gap-Analyse

Wir führten gezielte Workshops mit wichtigen Stakeholdern durch, um eine gründliche Lückenanalyse durchzuführen und Diskrepanzen zwischen den aktuellen Praktiken und den neuen regulatorischen Anforderungen für IRRBB und CSRBB zu identifizieren.

  • Konzeptentwicklung

Auf der Grundlage der Lückenanalyse entwickelten wir ein umfassendes Konzept, das Folgendes umfasste:

      • IRRBB:
        • Eingehende Analyse und Optimierung von Szenario-Frameworks
        • Identifizierung notwendiger Anpassungen zur Angleichung an die regulatorischen Erwartungen
      • CSRBB:
        • Kritische Überprüfung der aktuellen Mapping-Methoden
        • Formulierung umsetzbarer Empfehlungen für Verbesserungen
      • BFA 3:
        • Bewertung von Risikomodellen und Berichtsprozessen
        • Strategische Beratung zu Optimierungspotenzialen

 

  • Auditsichere Dokumentation

Alle Prozesse und Empfehlungen wurden sorgfältig dokumentiert, um die Auditbereitschaft sicherzustellen. Diese auditsichere Dokumentation unterstützt nicht nur die internen Compliance-Bemühungen, sondern dient auch als solide Referenz für externe Audits, wobei ein besonderer Schwerpunkt auf CSRBB liegt.

  • Erstellung von regulatorischen Begründungen

Um die kontinuierliche Compliance zu erleichtern, haben wir ein detailliertes Dokument erstellt, in dem jede MaRisk-Anforderung mit klaren Begründungen und umsetzbaren Empfehlungen verknüpft ist. Mit dieser Ressource kann die Bank bei zukünftigen regulatorischen Überprüfungen die Einhaltung der Vorschriften effektiv nachweisen.

Wichtige Lösungskomponenten:

  • Zentrales Datenrepository: Konsolidierung von über 20.000 Kreditanträgen in einer einzigen, strukturierten Datenbank, wodurch Datensilos und Ineffizienzen beseitigt werden.
  • Automatisierte Datenverarbeitung und -bereinigung: Anwendung von Datentransformationsalgorithmen zur Standardisierung, Bereinigung und Validierung historischer Kreditdaten.
  • Fortschrittliche Analytik und Mustererkennung: Nutzung von Big-Data-Analytik und maschinellem Lernen zur Identifizierung wichtiger Kreditvergabemuster, Risikofaktoren und Portfoliotrends.
  • Interaktive Dashboards und Datenvisualisierung: Entwicklung maßgeschneiderter visueller Analysetools für Echtzeit-Einblicke und Entscheidungsfindung.
  • Verbesserte Risikoprognosen: Entwicklung von Vorhersagemodellen zur Bewertung des Kreditrisikos, Prognose der Ausfallwahrscheinlichkeiten und Verbesserung der allgemeinen Kreditvergabestrategien.

Ergebnis

Ergebnis

Die Implementierung eines Kreditantragsroboters verwandelte die Bank in ein datengesteuertes Kraftpaket, das datengesteuerte Entscheidungen in großem Maßstab ermöglicht.

  • Ganzheitliche Portfolioübersicht: Eine vollständig integrierte und zentralisierte Kreditantragsdatenbank bietet eine 360-Grad-Übersicht über Kundenprofile, historische Kreditdaten und Kontaktdaten.
  • Verbessertes Risikomanagement: Die Bank gewann vorausschauende Einblicke in das Verhalten der Kreditnehmer, was proaktive Strategien zur Risikominderung ermöglichte.
  • Operative Effizienz: Die automatisierte Datenverarbeitung reduzierte den manuellen Aufwand, Fehler und die Bearbeitungszeit für Kreditanträge erheblich.
  • Verbesserte strategische Entscheidungsfindung: Dank Echtzeit-Einblicken konnten Führungskräfte Kreditstrategien verfeinern, Kreditrichtlinien optimieren und die Portfoliogesundheit verbessern. 

Behandelte strategische Themen

Behandelte strategische Themen

  • Datengestützte Entscheidungsfindung – Nutzung von Analysen zur Förderung strategischerer Kreditvergabepraktiken.
  • Automatisierung und Effizienzsteigerungen – Reduzierung manueller Eingriffe und Verbesserung der Workflow-Effizienz.
  • Fortschrittliche Risikoprognosen – Stärkung der Kreditrisikobewertung durch maschinelle Lernmodelle.

Eingesetzte Schlüsselkompetenzen

Eingesetzte Schlüsselkompetenzen

  • Programmierung und Automatisierung – Entwicklung von Skripten für die Zentralisierung und Verarbeitung von Daten.
  • Maschinelles Lernen und Data Mining – Identifizierung prädiktiver Muster in Kreditanträgen.
  • Statistische Analyse – Anwendung quantitativer Methoden zur Gewinnung von Erkenntnissen.
  • Datenvisualisierung und Business Intelligence – Präsentation der Ergebnisse über interaktive Dashboards. 

Wichtigste Erkenntnisse aus dem Projekt

Wichtigste Erkenntnisse aus dem Projekt

1. Die Macht der datengesteuerten Kreditvergabe

Banken, die Big-Data-Analysen effektiv nutzen, können schnellere Entscheidungen treffen, ihr Kreditrisikomanagement verbessern und ihre Kreditvergabestrategien optimieren. Der Übergang von der manuellen Datenverarbeitung zu Automatisierung und KI-gesteuerter Analytik verbessert die Effizienz, Genauigkeit und Skalierbarkeit von Finanzgeschäften.

2. Überwindung von Datensilos: Eine entscheidende Herausforderung für Finanzinstitute

Viele Finanzinstitute speichern wertvolle Daten nach wie vor in fragmentierten, tabellenbasierten Systemen, die den Zugriff und die Nutzbarkeit einschränken. Durch die Implementierung zentralisierter Data Warehouses können Banken Rohdaten in verwertbare Erkenntnisse umwandeln und so eine bessere Risikobewertung und Kreditvergabe erreichen.

3. Die Zukunft der Kreditantragsbearbeitung

  • KI und maschinelles Lernen für die Bonitätsbewertung – Predictive Analytics wird Kreditrisikomodelle weiter verfeinern.
  • Echtzeit-Entscheidungen – Sofortige Kreditgenehmigungen dank KI-gestützter Analysen.
  • Cloud-basierte Banklösungen – Immer mehr Institute werden cloudbasierte Dateninfrastrukturen einführen, um Agilität und Skalierbarkeit zu gewährleisten. 

Fazit

Fazit

Durch die Zentralisierung von über 20.000 Kreditanträgen in einer strukturierten und automatisierten Datenplattform versetzte Aspect Advisory die Entwicklungsbank in die Lage, Daten für strategische Entscheidungen zu nutzen, die Risikovorhersage zu optimieren und die betriebliche Effizienz zu steigern.

Diese Transformation unterstreicht die Bedeutung datengesteuerter Kreditvergabepraktiken und zeigt, wie Automatisierung, maschinelles Lernen und Analysen verborgene Erkenntnisse erschließen und intelligentere Finanzentscheidungen ermöglichen können.