Crowdfinanzierer schließen die digitale Lücke beim Kreditantrag. Durch die technologiegestützte Ermittlung der Kreditausfallprognose arbeiten sie deutlich schneller als traditionelle Banken. Davon profitieren sowohl Kreditnehmer als auch Investoren.
Crowdfinanzierer wie EstateGuru ermitteln das Kreditausfallrisiko mithilfe von Scoring-Modellen. Schon bald könnte bei der Berechnung des Zinssatzes und des maximalen Kreditvolumens maschinelles Lernen zum Einsatz kommen.
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Warum sind kleine und mittelständische Unternehmen (KMU) dazu bereit, auf digitalen Kreditplattformen von Crowdfinanzierern höhere Zinsen zu zahlen als bei einer Bank? Der Verweis auf die strenge Kreditvergabepolitik der Banken, die KMU oftmals benachteiligt, ist zwar korrekt, greift aber zu kurz. Ein weiterer entscheidender Punkt ist die Geschwindigkeit, mit der finanzielle Mittel auf digitalen Plattformen wie EstateGuru zur Verfügung gestellt werden. Besonders im Immobiliensektor steht und fällt die erfolgreiche Realisierung eines Projektes mit einer zügigen Finanzierung. Von der Finanzierungsanfrage, dem Angebot, dem Term-Sheet bis hin zur Finanzierung und Auszahlung dauert es bei EstateGuru mitunter nur wenige Tage, während sich der Prozess bei Banken oft über mehrere Monate zieht.
Die Gründe für die zügige Abwicklung seitens der Crowdfinanzierer liegen in der Digitalisierung der Kundenkommunikation und Risikobewertung. Indem alle Daten des Kreditnehmers zum Wunschkredit und der besicherten Immobilie auf einer Plattform erfasst werden, können diese mithilfe von Scoring-Modellen digital ausgewertet und jederzeit abgerufen werden. Dies erleichtert die Risikoanalyse und schafft Synergien, falls ein Kreditnehmer einen weiteren Kreditantrag stellt. Auch die Kommunikation mit dem Loan Manager erfolgt digital und in Echtzeit, während beim traditionellen Kreditantrag durch den postalischen Verkehr und persönliche Beratungsgespräche bedingte Wartezeiten einkalkuliert werden müssen.
Technologie ist der Schlüssel: Scoring-Modelle prüfen Kreditwürdigkeit
Der Schlüssel des Kreditverfahrens digitaler Plattformen liegt in Scoring-Modellen, die mithilfe eines eigenentwickelten Systems die Kreditwürdigkeit prüfen. Die Basis dafür ist eine Vielzahl an Informationen über den Kreditnehmer, die als Sicherheit hinterlegten Immobilie, die historischen Rückzahlungsperformance des Kunden und über seine Vermögenswerte. Diese Daten werden über das Kreditformular, aus Drittquellen, aus Datenbanken und von Bauaufsichten erhoben. EstateGuru arbeitet dafür mit verschiedenen Partnern wie Ratingagenturen und externen Gutachtern zusammen.
Grundlegend für den Kreditbewertungsprozess ist ein digitales Formular, in dem der Kreditgeber Informationen zum Beleihungswert, zum gewünschten Kreditbetrag, zur Kreditlaufzeit, zum Projektstandort und zum Unternehmen ausfüllt. Der Antrag wird anschließend von einem Loan Manager geprüft und durch direkte Nachfragen beim Kunden ergänzt. Das erste Angebot wird automatisch erstellt und geht daraufhin zum Risikoteam, das die Kreditausfallrisiken analysiert und bei einer positiven Entscheidung die konkreten Bedingungen für den Kredit festlegt. Der Loan Manager übermittelt dem Kunden das Angebot dann auf digitalem Weg. Stimmt der Kunde zu, erfolgt eine Verifizierung des Angebots und der Loan Manager veröffentlicht das Projekt mit einer Kurzbeschreibung zum Projekt, der Kreditart, -höhe und -laufzeit auf der Plattform, wodurch das Investment privaten und institutionellen Investoren zugänglich wird.
Ausblick: Maschinelles Lernen
Der nächste Schritt der technologischen Evolution steht unmittelbar bevor: Ein Team aus Data Scientists und Data Analysten sammelt große Datenmengen, um die EstateGuru-Plattform für eingebettetes maschinelles Lernen vorzubereiten. Dieses soll bei der Berechnung des Kreditausfallrisikos behilflich sein.
Schon jetzt nimmt die Prüfung eines Kreditantrags im Unternehmen nur ein bis zwei Stunden in Anspruch. Sobald maschinelles Lernen auf der Plattform implementiert ist, können Scoring-Modelle auch den passenden Zinssatz und die maximal zu vergebene Kredithöhe berechnen und Kreditentscheidungen treffen. Lehnt die Technik einen Kreditnehmer ab, prüft das Risikoteam den Kreditantrag manuell. Jeder sollte eine Chance auf einen Kreditantrag bekommen und nicht durch ein automatisches Raster fallen. Bis Ende nächsten Jahres will EstateGuru mindestens 10 Prozent der Entscheidungen vollständig automatisieren. Klar ist aber auch: Scoring-Modelle sind nicht unfehlbar. Britische Banken, die in der Branche gemeinhin als führend in puncto Automatisierung bekannt sind, bekamen durch eine hohe Automatisierung eine überdurchschnittlich hohe Ausfallquote zu spüren. Ohne menschliches Zutun wird es also auch in Zukunft nicht funktionieren.
Hier finden Kreditnehmer und Investoren nähere Informationen über EstateGuru: