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Künstliche Intelligenz verändert die Finanzierung von KMUs grundlegend: Kreditentscheidungen werden schneller, präziser und datenbasierter als je zuvor. Doch je wichtiger KI im Underwriting wird, desto drängender stellt sich die Frage: Kann Technologie menschliche Erfahrung tatsächlich ersetzen – oder liegt die Zukunft in einer starken Partnerschaft zwischen Mensch und Maschine? Unter der Leitung von Jose Vollmann, unserem Head of Portfolio Management, setzt Banxware gezielt auf moderne KI-Lösungen, bleibt dabei aber überzeugt vom Wert menschlichen Urteilsvermögens. In diesem Artikel zeigen wir, wie bei Banxware KI und menschliche Expertise Hand in Hand gehen – und was das für Plattformen, Banken und Vermittler bedeutet.
Wie KI das Underwriting bei Banxware verändert
Unser Risk Analytics Team hat unseren Ansatz für Kreditentscheidungen grundlegend neu aufgestellt. Zeiten manueller, subjektiver Bewertungen sind vorbei. Heute setzen wir auf Machine Learning und KI, um große Datenmengen zu analysieren und Risiken sowie Chancen mit deutlich höherer Präzision zu identifizieren. Das ermöglicht schnellere, fairere und skalierbare Entscheidungen.
Ein großer Vorteil: Während traditionelle Banken KMUs oft nach oberflächlichen Indikatoren falsch einschätzen, gehen unsere KI-gestützten Modelle tiefer. Wir berücksichtigen nicht nur Jahresabschlüsse, sondern auch Markttrends und unternehmensspezifische Besonderheiten. So stellen wir sicher, dass vielversprechende, dynamische Unternehmen, die so wichtig für die Wirtschaft sind, nicht durchs Raster fallen.
„Wir automatisieren nicht der Automatisierung wegen“, sagt Jose Vollmann. „Unser Ziel ist es, den Underwriting-Prozess smarter, schneller und zugänglicher zu machen – ohne das Expertenwissen zu verlieren, das Banxware einzigartig macht.“
KI in der Praxis bei Banxware
- Automatisierte Datenauslese:
Täglich erhalten wir eine Vielzahl an Finanzdokumenten von unseren Kunden: Excel-Exporte von BWAs, Bilanzen und Kontoauszügen. Was früher Stunden manueller Prüfung erforderte, erledigen heute unsere Machine-Learning-Modelle. Sie extrahieren und organisieren alle relevanten Zahlen automatisch – so können wir Anträge mit beeindruckender Geschwindigkeit und Genauigkeit bearbeiten. - LLMs für tiefere Einblicke:
Wir testen derzeit den Einsatz von Large Language Models (LLMs), um unsere Analysen noch weiter zu verbessern. Diese KI-Modelle durchsuchen die von uns verarbeiteten Daten und erkennen Anomalien oder ungewöhnliche Aktivitäten, die unserem Team sonst entgehen könnten. Obwohl LLMs unsere Risikoeinschätzung bereits verbessern, ist ihr Verständnis für den vollen Geschäftskontext noch ausbaufähig. - Kontinuierliche Modellverbesserung:
Unsere Scoring-Modelle stehen nie still. Jeder neue Fall und jede menschliche Entscheidung fließen als Feedback ins System zurück – so werden unsere Algorithmen ständig trainiert und weiterentwickelt.
Werden Menschen ersetzt?
KI hat im Kreditgeschäft enorme Fortschritte gebracht. Bei Banxware sehen wir sie aber als Unterstützung, nicht als Ersatz für menschliche Expertise.
„KI ist extrem leistungsfähig, wenn es um die repetitiven und analytischen Teile des Underwritings geht. Aber wenn es darum geht, Kontext zu verstehen, Ausnahmen zu bewerten oder eine Einzelfallentscheidung zu treffen, zeigt sich die Stärke menschlicher Erfahrung“, erklärt Jose Vollmann.
Ein Beispiel aus der Praxis:
„Urban Bee Solutions GmbH“, ein Anbieter für urbane Imkerei und Dachhonig, beantragt eine Sofortfinanzierung, um das Netz an Bienenstöcken für die Frühlingssaison zu erweitern. Das Unternehmen lädt seine Finanzdaten hoch. Unsere KI extrahiert automatisch alle relevanten Zahlen und meldet einen hohen, einmaligen Investitionsposten sowie einen ungewöhnlich großen Zahlungseingang eines internationalen Lebensmittelhändlers – beides weicht vom gewohnten Muster ab und wird entsprechend markiert.
Dank unseres schnellen Auszahlungsversprechens läuft der Prozess zügig weiter. Bevor jedoch eine Entscheidung fällt, prüft ein Banxware Kreditprüfer diese Auffälligkeiten. Aufgrund seiner Branchenerfahrung erkennt er, dass es sich bei der großen Investition um neue Stadtbienenstöcke für eine kommunale Partnerschaft handelt und der internationale Zahlungseingang eine Vorausbestellung für eine limitierte „City Honey“-Edition ist – beides typische, saisonale Vorgänge in diesem Geschäftsmodell.
Wo ein rein automatisiertes System diese Besonderheiten womöglich als Risiko einstufen würde, sorgt das Verständnis des Underwriters dafür, dass der Kredit sicher bewilligt und am nächsten Tag ausgezahlt wird.
Was im Anschluss passiert, ist genauso wichtig: Immer wenn unsere Underwriter solche Fälle klären, sei es eine saisonale Investition, eine legitime Vorauszahlung oder ein neues Muster, dokumentieren sie ihre Entscheidung und Begründung. Dieses Feedback fließt direkt zurück in unsere KI-Modelle und hilft ihnen, künftig noch besser zwischen typischen und atypischen Fällen zu unterscheiden.
„Jede Entscheidung, ob vom Modell oder Menschen getroffen, fließt zurück in unser System“, betont Jose. „So lernen Technologie und Team gemeinsam dazu.“
Dieser kontinuierliche Lernprozess macht unsere KI stetig präziser und unsere Kompetenz wächst mit jeder neuen Kreditvergabe.
Ein Blick in die Zukunft des Underwritings
Mit fortschreitenden LLMs & AI Agenten könnte ein Teil des Underwritings schon bald vollständig automatisiert sein, vor allem bei Standardfällen in etablierten Branchen. In naher Zukunft könnte KI eigenständig viele unkomplizierte Anträge bearbeiten, insbesondere dort, wo wir umfangreiche historische Daten und durch menschliche Entscheidungen trainierte Modelle haben.
Doch die Welt der KMU-Finanzierung ist vielfältig und komplex. Es wird weiterhin Situationen geben, in denen menschliche Expertise unverzichtbar bleibt – ob beim Verständnis besonderer Geschäftsmodelle, unvollständiger Daten oder bei der Bewertung außergewöhnlicher Marktereignisse.
Aktuell sind wir überzeugt, dass die besten Ergebnisse aus der Zusammenarbeit von Mensch und KI entstehen. Aber wer weiß, wie die nächsten fünf Jahre aussehen? Vielleicht trifft unser KI-Underwriter schon bald eigenständig Kreditentscheidungen in klar definierten Segmenten.
