Kleine und mittlere Unternehmen ohne Kredithistorie haben es für gewöhnlich schwer, eine Finanzierung zu bekommen. Durch die Bereitstellung alternativer Daten und effizienterer Abläufe können die Verfahren der Künstlichen Intelligenz die Risikobewertung kleiner und mitllerer Unternehmen verbessern und auf diese Weise die Kreditversorgung sicherstellen – so jedenfalls die Anbieter in diesem Segment.
Traditionell verlangen Banken bei der Bewertung des Kreditrisikos eine Vielzahl von Informationen und Dokumenten. Große Unternehmen, die über eine eigene Finanzabteilung verfügen, können diese Aufgabe relativ leicht bewältigen, aber für kleinere Unternehmen ist dieser Prozess mit Schwierigkeiten und Kosten verbunden. Viele Unternehmer berichten, dass sie sich von den mechanischen und präskriptiven Kreditvergabekriterien der Banken übergangen fühlen, die in der Regel eine mindestens zweijährige Geschäftstätigkeit voraussetzen und das Wachstumspotenzial außer Acht lassen. Infolgedessen sind viele KMU nach wie vor unterfinanziert und dem Risiko ernsthafter geschäftlicher Herausforderungen ausgesetzt, wobei die Schwierigkeiten beim Zugang zu Unternehmensfinanzierungen mit abnehmender Unternehmensgröße deutlich zunehmen.
Um dieser Herausforderung zu begegnen, können Banken die regulären Finanzdaten durch alternative Datensätze wie MwSt-Erklärungen, Online-Transaktionsdaten und Mobilfunkdaten ergänzen, um Ein…