Einsatz von Machine Learning im Kreditscoring

Ausfallrisiken von Krediten bestimmen und Verluste minimieren.

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Reduktion der ausgefallenen Kredite um über 90%

 

Ermittlung konkreter Ausfallwahrscheinlichkeiten für jeden Kunden.

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Flexiblere Vergabe von Krediten

Herausforderung

Der Geldnotruf ist ein Minikredit in Höhe von 100 bis 199 € mit einer Laufzeit von 1 bis 2 Monaten. Der meistgenutzte Ansatz zur Evaluierung der Kreditwürdigkeit ist die SCHUFA Auskunft. Die Zielgruppe für den Geldnotruf besitzt zum Teil bereits Einträge bei der SCHUFA. Daher müssen andere Unterscheidungsmerkmale in den Kundengruppen identifiziert werden um deren aktuelle Bonität und damit Rückzahlungswahrscheinlichkeit beurteilen zu können.

Lösung

Unser Algorithmus berücksichtigt unterschiedliche Daten wie die persönliche Kredithistorie, Transaktionen oder Social Media Aktivitäten um die Ausfallwahrscheinlichkeit zu ermitteln. Diese wird in Echtzeit in unter 60 Sekunden berechnet. Der Bank wird damit die Möglichkeit gegeben, Kunden mit einer hohen Ausfallwahrscheinlichkeit kleinere Kredite zu gewähren. Außerdem werden Kundeneigenschaften identifiziert, welche einen signifikanten Einfluss auf die Rückzahlungsmoral haben.

Ergebnis

Durch die Kundenklassifizierung können Ausfallrisiken erkannt und Verluste bei Bank und Kunden minimiert werden. Die Kreditausfallquote konnte um über 90 % gesenkt werden – und dies bei gleichbleibender Vergabequote. Innerhalb von nur 3 Monaten amortisierten sich die Entwicklungskosten für das Credit Scoring.

Haben Sie Interesse an eigenen Use Cases?

Herausforderung

Ein Automobilunternehmen möchte verschiedene marktspezifische Daten visualisieren, um eine Wettbewerbsanalyse für den US-Markt zu ermöglichen.

Lösung

Es wird eine interaktive und flexible Anwendung, einschließlich verschiedener Karten mit zwei verschiedenen Ansichten implementiert.

Ergebnis

Relevante Märkte werden identifiziert, analysiert und visualisiert. Der Händler oder der jeweilige Vertrieb haben die Möglichkeit den direkten Wettbewerb mit dem eigenen Produkt zu vergleichen und die relevanten Daten zu visualisieren.

Unsere Case Studies

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Smart Kochen mit Thermomix

Smart Kochen mit dem Thermomix

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Case Studie KI bei Munich Re

Data Operations bei der Munich Re

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