Maschinelles Lernen im digitalen Kreditgeschäft

Maschinelles Lernen (ML) hat sich zu einem wichtigen Akteur in der digitalen Kreditbranche entwickelt, der im Hintergrund an der Verbesserung und Verfeinerung von Prozessen in den Bereichen Automatisierung und Prognosen arbeitet. Aber was bewirkt diese Technologie, und wie bringt sie Veränderungen in der betrieblichen Effizienz und der Vorhersagegenauigkeit mit sich?

Zu den wichtigsten Beispielen für die erfolgreiche Anwendung von ML gehören:

• Kreditwürdigkeitsprüfung: Genaue Vorhersage der Kreditrückzahlung.

• Betrugsbekämpfungs-Scoring: Potenzielle Betrüger wirksam aufspüren.

• Vorhersagen über ausbleibende Rückzahlungen: Frühzeitig auf problematische Kredite reagieren.

• Empfehlungssysteme: Steuerung von Marketingstrategien zur Kundenbindung durch Ermittlung der besten Wege zur Interaktion mit Kunden.

• Betrugsbekämpfung im Marketing: Aufdecken von betrügerischen Aktivitäten bei Partnern.

Einfacher machen: Automatisierung

Im Kreditgeschäft gibt es viele bewegliche Teile, wie die Verwaltung von Call-Centern, die Prüfung von Anträgen und die Bearbeitung von Eintreibungen. Maschinelles Lernen hilft dabei, indem es Tools wie Computer Vision zur Sprach- und Objekterkennung einsetzt. Es kann helfen, Kundendokumente zu identifizieren und zu prüfen und Betrug durch verbesserte e-KYC-Verfahren zu verhindern.

Außerdem trägt der Einsatz automatisierter Chatbots für einige Kundenanrufe dazu bei, den Kreditantragsprozess reibungslos und effizient zu gestalten, was die Fähigkeit des maschinellen Lernens zur Verbesserung des Kundendienstes unter Beweis stellt.

Blick in die Zukunft: Vorhersage

Das Risikomanagement bei Verbraucherkrediten nutzt seit einiger Zeit geschickt das maschinelle Lernen, vor allem für kluge Kreditentscheidungen durch eine Vielzahl von Scoring-Modellen, die mit Hilfe von Python erstellt werden. Indem wir das Verhalten früherer Kunden untersuchen, erstellen wir diese Scoring-Modelle, um die Wahrscheinlichkeit, dass ein neuer Kunde einen Kredit zurückzahlt oder ausfällt, auf der Grundlage gemeinsamer Merkmale genau vorherzusagen.

Typischerweise arbeiten Scoring-Modelle nicht isoliert. Sie arbeiten Hand in Hand mit einer umfassenden Risikostrategie, die explizite Kundenanforderungen wie Alter, Einkommensniveau und mehr festlegt. Sie wirken auch mit Risikoregeln zusammen, die Anträge mit irrationalen Veränderungen herausfiltern, Produktbesonderheiten berücksichtigen und negative Informationen aus externen Quellen für eine gründliche Antragsprüfung integrieren. In Situationen, in denen automatisierte Lösungen nicht ausreichen, führen wir manuelle Überprüfungen durch, zu denen auch die Kontaktaufnahme mit dem Kunden oder die Befragung von Dritten gehören kann, um sicherzustellen, dass nichts übersehen wird.

Im Zusammenspiel helfen diese Instrumente dabei, eine fundierte Kreditentscheidung zu treffen und zu entscheiden, ob ein Kredit genehmigt wird oder ob einem potenziell unzuverlässigen Kreditnehmer die Mittel vorenthalten werden. ML vereinfacht also nicht nur den Risikomanagementprozess bei der Vergabe von Verbraucherkrediten, sondern stärkt ihn auch und stellt sicher, dass die Entscheidungen nicht nur datengestützt, sondern auch aufschlussreich und zuverlässig sind.

Risikomanagement und Betrugsverhütung mit ML

Die Navigation durch die komplexe Landschaft der Betrugserkennung, insbesondere bei bereits eingetretenen Fällen, erfordert oft eine sorgfältige manuelle Prüfung durch Spezialisten. Wenn es jedoch darum geht, die bekannten Merkmale von Betrügern zu identifizieren und mit ihnen abzugleichen, werden ML-Tools zu unschätzbaren Vermögenswerten. 

Betrugsbekämpfungsmodelle haben im Laufe der Zeit ihre Robustheit bei der Vereitelung betrügerischer Aktivitäten unter Beweis gestellt, erfordern jedoch aufgrund der sich ständig weiterentwickelnden und innovativen Taktiken der Betrüger eine ständige Überwachung. Diese ständige Weiterentwicklung der Betrugsmethoden erfordert eine kontinuierliche Erweiterung und Anpassung dieser Modelle, um sicherzustellen, dass sie bei der Erkennung und Eindämmung neuer Betrugstechniken und -muster immer einen Schritt voraus sind. ML-Tools werden bei der Betrugsprävention intensiv genutzt, wobei Technologien wie der Gesichtsvergleich in Dokumenten und begleitende Selfies in Anwendungen sowie die Erkennung identischer Gesichtsmerkmale inmitten unterschiedlicher Profilparameter zum Einsatz kommen.

Wir kuratieren nicht nur unsere eigenen Tools, sondern binden auch proaktiv extern entwickelte Spezialtools ein, um eine verstärkte Front gegen betrügerische Aktivitäten zu gewährleisten. Auf diese Weise ist ML ein Wächter, der Prozesse und Systeme gegen die anhaltende und sich weiterentwickelnde Bedrohung durch Betrug in der digitalen Landschaft schützt.

Bewertung von ML in Geschäftsmetriken

Die Implementierung von maschinellem Lernen ist ein strategischer Schritt, der anhand spezifischer Metriken wie AUC und GINI gemessen wird, die es Fachleuten ermöglichen, seine Effektivität, Stabilität und Effizienz zu untersuchen. Auf einer breiteren Unternehmensebene überwachen Standard-Leistungsindikatoren wie Genehmigungsrate, Konvertierung und überfällige Zahlungen die Gesamtwirkung von ML’s.

Trends und Herausforderungen: Blick nach vorn

Die Zukunft bringt sowohl Trends, wie die zunehmende Automatisierung und analytische Automatisierung von Geschäftsindikatoren, als auch Herausforderungen, wie die Notwendigkeit einer stabilen Datenakkumulation, hohe Betriebskosten und den Umgang mit dem sich schnell entwickelnden Feld der Machine Learning Spezialisten.

Abschluss: Maschinelles Lernen – Das Schiff in der digitalen Kreditvergabe steuern

Maschinelles Lernen navigiert mit seinen weitreichenden Fähigkeiten sicher durch die Komplexität des digitalen Kreditgeschäfts und beweist seinen Wert in Bereichen wie Automatisierung und Prognosen. Während es den Weg zu effizienteren Abläufen und intelligenten Prognosen ebnet, ist es von entscheidender Bedeutung, aufkommende Herausforderungen und Veränderungen in der Landschaft mit einer flexiblen, vorausschauenden Strategie zu bewältigen, um sicherzustellen, dass das digitale Kreditgeschäft nicht nur robust bleibt, sondern auch einen Weg des innovativen und stetigen Wachstums beschreitet.