Im Zuge von neuen regulatorischen Zwängen und Auflagen müssen Finanzinstitute ihre Wertorientierung ändern und ihre Prozesse zur Beurteilung von Kreditrisiken digitalisieren.

Hinzu kommt der Druck, der direkt oder indirekt von Aufsichtsbehörden, Investoren, neuen Wettbewerbern und teils sogar von eigenen Kunden auf Banken ausgeübt wird.

Banken müssen ihre Kreditprozesse digitalisieren. Nach wie vor sind Kredite für Einzelhändler, kleine und mittlere Unternehmen und große Firmenkunden die Haupteinnahmequelle von Banken. Die digitale Transformation beim Kreditrisikomanagement erhöht die Transparenz von Risikoprofilen.

Durch eine stärker risikobasierte Preiskalkulation, schnelleren Kundenservice ohne Erhöhung der Risiken und ein effizienteres Portfoliomanagement von Bestandskunden können Banken ihr Geschäft ausweiten.

Datenmanagement und -analysen: Durch die stärkere Inanspruchnahme von digitalen Bankdienstleistungen und die damit einhergehenden größeren Datenmengen entstehen neue Chancen und Risiken. Zum einen können Banken neue Datenquellen integrieren und diese für ihre Risikomodellierung nutzen. Dies kann wiederum die Transparenz von Änderungen der Risikoprofile bei Privatkunden, bestimmten Segmenten und der Bank insgesamt erhöhen.

Durch die Integration neuer Datenquellen und die Anwendung erweiterter Analysemethoden können die Kreditrisikokosten weiter gesenkt werden. Diese Verbesserungen, die durch fundierte Erkenntnisse bessere Risikoentscheidungen ermöglichen, sorgen für eine effizientere, vorausschauende Überwachung der Kreditrisiken. Für Big Data-Analyseprojekte sind große Datenmengen erforderlich. Doch wie diese Daten zu strukturieren sind, ist anfangs meist nicht klar.

Einige führende Unternehmen gehen zur Nutzung eines „Data Lake“, einer unternehmensübergreifenden Plattform, über, in der alle Daten in ihrer ursprünglichen unstrukturierten Form gespeichert sind. Dieser Ansatz kann zwar die Flexibilität des Unternehmens erhöhen, setzt allerdings voraus, dass in jedem Projekt die Fähigkeit vorhanden ist, die Daten zu strukturieren und vorurteilsfrei zu interpretieren.

Von der Dateneingabe und -verwaltung bis zur Entscheidungsfindung, vom Kundenkontakt bis zur Ausführung sollten die Initiativen schrittweise erfolgen, um eine nahtlose und interaktive Funktion im Umgang mit digitalen Risiken zu gewährleisten.

Die digitale Transformation der vorhandenen Tools, Prozesse und Systeme für Kreditrisiken kann den steigenden Kosten, der zunehmenden regulatorischen Komplexität und neuen Kundenpräferenzen Rechnung tragen. Die Digitalisierung des Kreditrisikomanagements führt zur Automatisierung von Prozessen, größerer Kundenzufriedenheit, fundierteren Entscheidungen und einer raschen Bereitstellung. Frühwarnsysteme für Kreditrisiken werden in der Branche die Norm sein, und Banken, die jetzt handeln, sichern sich dauerhafte Wettbewerbsvorteile.