Für die Studie hat Forrester Consulting im Auftrag von Experian Entscheidungsträger aus elf Ländern in EMEA und im asiatisch-pazifischen Raum befragt. Die Ergebnisse verdeutlichen, wie ML die Entscheidungsfindung in Finanzdienstleistungs- und Telekommunikationsunternehmen verändert. Sie zeigt ferner die Hindernisse auf, die einer breiteren Nutzung von ML noch im Wege stehen.
Deutschland als Vorreiter
80 % der Befragten in Deutschland bestätigen, dass ML ihnen ermöglicht, mehr Kreditentscheidungen zu automatisieren und so den manuellen Arbeitsaufwand zu reduzieren und die Entscheidungsfindung zu beschleunigen. Das sind 13 Prozentpunkte mehr als im Durchschnitt der beteiligten Länder.
Deutsche Unternehmen konnten darüber hinaus wichtige Kennzahlen überdurchschnittlich verbessern:
- 95 % der deutschen Unternehmen verzeichnen seit der Einführung von ML eine Verbesserung der Akzeptanzraten bei KMU-Finanzierungen. Im internationalen Durchschnitt sind dies lediglich 88 %.
- Bei den Kreditkartenausfallraten haben 95 % der deutschen Unternehmen seit der Implementierung von ML eine Verbesserung festgestellt. Das sind 9 Prozentpunkte mehr als im Durchschnitt aller Beteiligten (86 %).
- 84 % der Befragten in deutschen Unternehmen bestätigen, dass GenAI den Zeit- und Arbeitsaufwand für die Entwicklung und die Einführung neuer Risikomodelle erheblich reduzieren kann. Diese Einschätzung teilen im Studienschnitt nur 73 % der Befragten.
Auch mit den untersuchten Hindernissen für die ML-Implementierung haben Finanzdienstleistungs- und Telekommunikationsunternehmen in Deutschland weniger zu kämpfen. So nennen zwar immerhin 49 % der Befragten in Deutschland, die ML noch nicht implementiert haben, Herausforderungen durch veraltete IT- und Dateninfrastrukturen als Hindernis. Im Durchschnitt aller Beteiligten sind dies allerdings sogar 59 %. Auch gestehen 53 % der Befragten in deutschen Unternehmen, die ML noch nicht nutzen, dass sie den Mehrwert, den ML bieten kann, nicht vollständig verstehen. Das sind allerdings noch 6 Prozentpunkte weniger als im internationalen Durchschnitt (59 %). Lediglich bei den Kosten nehmen deutsche Befragte, die ML noch nicht nutzen, eine signifikant negativere Bewertung vor: 70 % glauben, dass die Kosten für die Implementierung die erwarteten Vorteile überwiegen. Diese Einschätzung teilen nur 66 % aller an der Studie Beteiligten.
„Unsere jüngste Studie belegt das enorme Potenzial von ML im Kreditrisikomanagement und zeigt eindrucksvoll, dass Deutschland im internationalen Vergleich eine führende Rolle einnimmt. Wir freuen uns über die zunehmende Technologieoffenheit deutscher Unternehmen. Denn wir sind überzeugt, dass die bestmögliche Nutzung von KI den zukünftigen Wettbewerbsvorteil maßgeblich beeinflussen wird und somit Unternehmen, Gesellschaft und den Wirtschaftsstandort Deutschland voranbringen wird“, erläutert Jochen Werne, CEO Experian DACH. „Mit ML werden umfangreichste Datensätze optimal genutzt, womit wiederum höchste Akkuratesse in Kreditentscheidungsprozessen erreicht werden kann. So können Unternehmen ihre Profitabilität maximieren und gleichzeitig das finanzielle Risiko minimieren. Auf dieser Basis können Kreditinstitute nachhaltig wachsen und neue Kundensegmente erschließen.“
ML als Motor für finanzielle Inklusion und nachhaltiges Wachstum
Die Studie verdeutlicht, dass ML Unternehmen ermöglicht, den Zugang zu Finanzdienstleistungen für unterrepräsentierte Kundensegmente zu erweitern, insbesondere Verbraucher mit geringer Bonität und unzureichender Bankversorgung. Durch die Einbeziehung reichhaltigerer, alternativer Datenquellen ermöglichen ML-Modelle eine genauere Beurteilung der Kreditwürdigkeit und helfen Anbietern, fairere und integrativere Entscheidungen zu treffen.
In der Studie bestätigen 75 % der ML-Anwenderunternehmen in Deutschland (70 % im Durchschnitt), dass die Technologie ihnen ermöglicht, den Zugang zu Finanzdienstleistungen zu erweitern und neue Kundensegmente verantwortungsbewusst zu bedienen, die von herkömmlichen Bonitätsprüfungen oft ausgeschlossen werden. 78 % der Befragten in Deutschland (71 % im Schnitt) geben an, dass ML die Rentabilität verbessert, indem es die Risikovorhersage optimiert und Forderungsausfälle reduziert. Diese doppelte Wirkung – Erweiterung des Zugangs bei gleichzeitiger Verbesserung der finanziellen Ergebnisse – macht ML zu einem strategischen Vorteil für Unternehmen, die ein nachhaltiges Wachstum anstreben.
Automatisierung, Effizienz und Kosteneinsparungen sind die wichtigsten Vorteile von ML
Fast drei Viertel (72 % in Deutschland, 70 % im Durchschnitt) der ML-Nutzer nennen eine verbesserte Genauigkeit der Risikovorhersage und eine höhere operative Effizienz als wesentliche Vorteile. Diese Funktionen ermöglichen es Kreditgebern, die Automatisierung voranzutreiben. In Deutschland bestätigen 4 von 5 Befragten (80 %, im Durchschnitt lediglich 67 %), dass ML ihnen ermöglicht, mehr Kreditentscheidungen zu automatisieren, was den manuellen Arbeitsaufwand reduziert und die Entscheidungsfindung beschleunigt. Der gleiche Prozentsatz der in Deutschland Befragten (79 % im Durchschnitt) erwartet, dass in fünf Jahren die überwiegende Mehrheit der Finanzierungsentscheidungen vollständig automatisiert sein wird.
Generative KI entwickelt sich zu einem leistungsstarken Produktivitätswerkzeug im Kreditrisikomanagement
Generative KI (GenAI) entwickelt sich zu einem leistungsstarken Produktivitätswerkzeug, insbesondere in traditionell zeitaufwändigen Bereichen wie Modelldokumentation und Business Intelligence. 84 % der Befragten in Deutschland (73 % im Durchschnitt) glauben, dass GenAI den Zeit- und Arbeitsaufwand für die Entwicklung und den Einsatz neuer Modelle zur Kreditrisikobewertung erheblich reduzieren kann.
Rund zwei Drittel der Befragten (65 % in Deutschland, 67 % im Schnitt) stimmen zu, dass der größte Vorteil von GenAI in der Rationalisierung der regulatorischen Dokumentation, der Beschleunigung von Validierungszyklen und der Verbesserung der Zusammenarbeit zwischen Risiko- und Compliance-Teams liegt.
Hindernisse für die Einführung von ML bleiben bestehen
Trotz der genannten Vorteile bleiben einige Unternehmen vorsichtig. Die Studie zeigt, dass Kosten, regulatorische Unsicherheit und mangelnde interne Fachkenntnisse die größten Hindernisse für die Einführung von ML sind. Rund zwei Drittel (66 % im Durchschnitt, 70 % in Deutschland) der Nicht-Anwender glauben, dass die Kosten für die Implementierung die erwarteten Vorteile überwiegen. 59 % der Befragten insgesamt (53 % in Deutschland) geben zu, dass sie den Mehrwert von ML nicht vollständig verstehen.
Auch Bedenken hinsichtlich der Erklärbarkeit und Compliance bestehen weiterhin: 64 % aller Nicht-Anwender (62 % der Nicht-Anwender in Deutschland) sind besorgt über die Transparenz der Modelle, und ein ähnlicher Prozentsatz (62 % sowohl in Deutschland als insgesamt) befürchtet regulatorische Diskrepanzen. Diese Herausforderungen werden durch veraltete IT- und Dateninfrastrukturen noch verschärft, die laut 59 % aller befragten Nicht-Anwender und 49 % aller Nicht-Anwender in Deutschland für den Einsatz von ML nicht geeignet sind. Die Studie stellt auch fest, dass viele dieser Bedenken auf Missverständnissen beruhen, dass moderne ML-Modelle erklärbar und konform sein können und dass Plattformen von Drittanbietern dazu beitragen können, Qualifikations- und Infrastrukturdefizite zu überbrücken.
„ML eröffnet Millionen von Menschen, die bisher vom Finanzsystem ausgeschlossen waren, den Zugang zu Finanzdienstleistungen. Durch die Nutzung alternativer Daten und fortschrittlicherer Risikomodelle ermöglicht ML den Kreditgebern, fairere und genauere Entscheidungen zu treffen, insbesondere für Verbraucher mit geringer Finanzhistorie. Diese Technologie wird zu einem zentralen Bestandteil beim Aufbau inklusiverer und nachhaltigerer Finanzsysteme“, erklärt Mariana Pinheiro, CEO von Experian EMEA & APAC.
Weitere Informationen finden sich in der Studie, die hier heruntergeladen werden kann: Download
Methode
Die Studie von Experian basiert auf einer Umfrage unter 1.195 hochrangigen Entscheidungsträgern, die für die Entwicklung und Implementierung von KI/ML im Bereich Kreditrisiko in Finanzdienstleistungsunternehmen und Telekommunikationsunternehmen in elf Ländern verantwortlich sind: Australien, Dänemark, Deutschland, Indien, Italien, Malaysia, Neuseeland, Norwegen, Singapur, Südafrika und Spanien. Die Studie wurde im Juli 2025 von Forrester Consulting durchgeführt, um die Vorteile von ML im Kreditrisikomanagement zu ermitteln und zu verstehen, warum einige Unternehmen diese Technologie noch nicht einsetzen.
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