Die Nutzung von Künstlicher Intelligenz (KI) gewinnt zunehmend an Bedeutung in der Wirtschaft. Besonders im Finanzsektor, wo Unternehmen wie die Österreichische Post AG innovative Ansätze verfolgen, um Kredite effizienter zu vergeben. Laut einem aktuellen Bericht von Krone hat die Österreichische Post AG eine Umfrage zur Nutzung von KI durchgeführt, deren Ergebnisse interessante Einblicke in den aktuellen Stand der Dinge bieten. Ein zentrales Ergebnis dieser Umfrage ist, dass Konsumkredite immer beliebter werden, da sie den Kauf von Waren ermöglichen, auch ohne sofort verfügbares Bargeld.
Kunden können bei der Österreichischen Post AG bis zu 40.000 Euro innerhalb einer Stunde online beantragen. Barbara Potisk-Eibensteiner, Finanzvorständin der Österreichischen Post AG, bestätigt die schnelle Bearbeitung der Kredit-Anträge, was den Zugang zu Finanzmitteln erleichtert.
Algorithmen in der Kreditvergabe
Die Integration von Algorithmen in der Kreditvergabe ist ein weiterer wichtiger Aspekt. Die BaFin hat in ihrer Untersuchung dargelegt, dass Banken zunehmend auf maschinelles Lernen setzen, um die Kreditwürdigkeit potenzieller Kunden zu bewerten. Doch nicht alle Kunden sind sich bewusst, ob und wie solche Technologien ihre Kreditanfragen beeinflussen. Viele Banken nutzen sowohl teil- als auch vollautomatisierte Verfahren in diesem Prozess. Eine Analyse der BaFin zeigt, dass vollautomatisierte Verfahren vornehmlich im Ratenkreditgeschäft zum Einsatz kommen. Im Firmenkundengeschäft hingegen bleibt menschliche Expertise eine Notwendigkeit für risikorelevante Kredite.
Die Nutzung von Algorithmen bringt jedoch auch Herausforderungen mit sich. Wie in den Berichten erläutert wurde, können automatisierte Entscheidungen bestehende Diskriminierungen verstärken, falls die Algorithmen nicht richtig konzipiert sind. Verbraucherschutzorganisationen äußern Bedenken hinsichtlich der möglichen Überschuldung von Kunden und der mangelnden Transparenz im Kreditvergabeprozess. Die MaRisk-Novelle fordert daher eine stärkere Berücksichtigung verbraucherschutzrechtlicher Aspekte und eine Dokumentation der menschlichen Beteiligung an Entscheidungsprozessen.
Machine Learning als Chancenfeld
Machine Learning (ML) eröffnet neue Perspektiven in der Kreditvergabe und unterstützt eine differenzierte Preisgestaltung. Laut KPMG erhöhen ML-Modelle die Effizienz und Individualität der Kreditpreise, indem sie historische Daten analysieren, um die Annahmewahrscheinlichkeiten von Kreditangeboten präziser vorherzusagen. Die Notwendigkeit einer umfassenden, qualitativ hochwertigen Datenbasis ist entscheidend, um Verzerrungen zu vermeiden und die Datensicherheit zu gewährleisten.
Ein zentrales Element bei der Kreditvergabe bleibt die Analyse von Faktoren wie Einkommen und Kreditkonditionen. Bei den herkömmlichen Verfahren erhielten oft Kunden mit gleichem Ausfallrisiko identische Angebote, obwohl ihre Preiselastizität unterschiedlich ist. Durch den Einsatz von ML könnte dies optimiert werden. Die Integration von dynamischen Preisstrategien, wie sie in der Luftfahrtindustrie eingesetzt werden, könnte auch für Banken von Bedeutung sein.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die fortschreitende Digitalisierung und die Anwendung von KI und ML im Finanzsektor sowohl Chancen als auch Herausforderungen mit sich bringen. Während sie die Effizienz und Transparenz verbessern können, erfordert ihr verantwortungsvoller Einsatz eine sorgfältige Überwachung und Regulierung, um die Kunden zu schützen und Diskriminierung zu vermeiden.