Kredit-Scoring: Die Macht von Machine-Learning-Modellen entfesseln

Die Kreditwürdigkeitsprüfung ist ein entscheidender Bestandteil des modernen Finanzsystems. Es ist der Prozess der Bewertung der Kreditwürdigkeit von Einzelpersonen und Unternehmen, der ihren Zugang zu Krediten, Hypotheken, Kreditkarten und anderen Finanzprodukten bestimmt. Traditionell stützte sich die Kreditwürdigkeitsprüfung auf statistische Modelle wie die logistische Regression. Der Aufstieg des maschinellen Lernens (ML) hat jedoch neue Möglichkeiten für eine genauere, effizientere und anspruchsvollere Kreditrisikobewertung eröffnet.

Warum maschinelles Lernen für die Kreditwürdigkeitsprüfung?

Traditionelle Methoden zur Kreditwürdigkeitsprüfung haben oft Schwierigkeiten, die komplexen Zusammenhänge zwischen verschiedenen Faktoren zu erfassen, die die Kreditwürdigkeit beeinflussen. Modelle des maschinellen Lernens hingegen zeichnen sich dadurch aus, dass sie nichtlineare Muster erkennen, große Datenmengen verarbeiten und sich an veränderte Marktbedingungen anpassen können. Hier sind einige wesentliche Vorteile des Einsatzes von maschinellem Lernen bei der Kreditwürdigkeitsprüfung:

• Verbesserte Genauigkeit: ML-Algorithmen können riesige Datenmengen analysieren und subtile Muster erkennen, die traditionelle Modelle möglicherweise übersehen, was zu genaueren Risikobewertungen führt.
• Schnellere Verarbeitung: ML-Modelle können den Prozess der Kreditwürdigkeitsprüfung automatisieren, die Bearbeitungszeiten verkürzen und schnellere Kreditgenehmigungen ermöglichen.
• Verbesserte Betrugserkennung: ML-Algorithmen können betrügerische Anträge und Transaktionen effektiver erkennen als herkömmliche Methoden.
• Größere Inklusivität: ML-Modelle können alternative Datenquellen wie Social-Media-Aktivitäten und Mobiltelefonnutzung einbeziehen, um die Kreditwürdigkeit von Personen mit begrenzter Kredithistorie zu bewerten und so die finanzielle Inklusion zu fördern.
• Anpassungsfähigkeit: ML-Modelle können kontinuierlich lernen und sich an veränderte Marktbedingungen anpassen, um sicherzustellen, dass die Kredit-Scores im Laufe der Zeit genau und relevant bleiben.

Beliebte Machine-Learning-Modelle für die Kreditwürdigkeitsprüfung

Mehrere Machine-Learning-Modelle werden häufig für die Kreditwürdigkeitsprüfung verwendet, jedes mit seinen eigenen Stärken und Schwächen. Hier ist ein Überblick über einige der beliebtesten Optionen:

1. Logistische Regression

Obwohl die logistische Regression als traditionelles statistisches Modell gilt, wird sie aufgrund ihrer Einfachheit, Interpretierbarkeit und etablierten regulatorischen Akzeptanz immer noch häufig bei der Kreditwürdigkeitsprüfung eingesetzt. Sie sagt die Wahrscheinlichkeit eines Zahlungsausfalls auf der Grundlage einer Reihe von Eingabevariablen voraus.

Beispiel: Eine Bank in Deutschland könnte die logistische Regression verwenden, um die Wahrscheinlichkeit vorherzusagen, dass ein Kunde bei einem Privatkredit ausfällt, basierend auf Alter, Einkommen, Beschäftigungsverlauf und Kredithistorie.

2. Entscheidungsbäume

Entscheidungsbäume sind nicht-parametrische Modelle, die die Daten anhand einer Reihe von Entscheidungsregeln in Teilmengen aufteilen. Sie sind leicht zu verstehen und zu interpretieren, was sie zu einer beliebten Wahl für die Kreditwürdigkeitsprüfung macht.

Beispiel: Ein Kreditkartenunternehmen in Brasilien könnte einen Entscheidungsbaum verwenden, um zu bestimmen, ob ein neuer Kreditkartenantrag genehmigt wird, basierend auf der Kreditwürdigkeit, dem Einkommen und dem Schulden-Einkommens-Verhältnis des Antragstellers.

3. Random Forests

Random Forests sind eine Ensemble-Lernmethode, die mehrere Entscheidungsbäume kombiniert, um die Genauigkeit und Robustheit zu verbessern. Sie sind weniger anfällig für Overfitting als einzelne Entscheidungsbäume und können hochdimensionale Daten verarbeiten.

Beispiel: Eine Mikrofinanzinstitution in Kenia könnte einen Random Forest verwenden, um die Kreditwürdigkeit von Kleinunternehmern zu bewerten, die keine traditionelle Kredithistorie haben, und dabei Daten aus der Mobiltelefonnutzung, Social-Media-Aktivitäten und dem Ruf in der Gemeinschaft nutzen.

4. Gradient-Boosting-Maschinen (GBM)

Gradient-Boosting-Maschinen sind eine weitere Ensemble-Lernmethode, die eine Sequenz von Entscheidungsbäumen aufbaut, wobei jeder Baum die Fehler der vorherigen Bäume korrigiert. Sie sind für ihre hohe Genauigkeit bekannt und werden häufig in Wettbewerben zur Kreditwürdigkeitsprüfung eingesetzt.

Beispiel: Eine Peer-to-Peer-Kreditplattform in den Vereinigten Staaten könnte eine Gradient-Boosting-Maschine verwenden, um das Ausfallrisiko von Krediten vorherzusagen, und dabei Daten aus Kreditnehmerprofilen, Kreditmerkmalen und makroökonomischen Indikatoren nutzen.

5. Support-Vektor-Maschinen (SVM)

Support-Vektor-Maschinen sind leistungsstarke Modelle, die sowohl lineare als auch nichtlineare Daten verarbeiten können. Sie zielen darauf ab, die optimale Hyperebene zu finden, die Kreditnehmer in gute und schlechte Kreditrisiken trennt.

Beispiel: Ein Hypothekenkreditgeber in Australien könnte eine SVM verwenden, um das Risiko eines Hypothekenausfalls zu bewerten, und dabei Daten aus Immobilienbewertungen, dem Einkommen des Kreditnehmers und den Zinssätzen nutzen.

6. Neuronale Netze (Deep Learning)

Neuronale Netze, insbesondere Deep-Learning-Modelle, sind in der Lage, komplexe Muster und Beziehungen in Daten zu lernen. Sie werden zunehmend bei der Kreditwürdigkeitsprüfung eingesetzt, insbesondere zur Analyse unstrukturierter Daten wie Text und Bilder.

Beispiel: Ein Fintech-Unternehmen in Singapur könnte ein neuronales Netz verwenden, um Social-Media-Beiträge und Nachrichtenartikel zu analysieren, um die Stimmung und den Ruf von Unternehmen zu bewerten, die Kredite beantragen.

Der Prozess der Kreditwürdigkeitsprüfung mit maschinellem Lernen

Der Prozess der Kreditwürdigkeitsprüfung mit maschinellem Lernen umfasst typischerweise die folgenden Schritte:

1. Datenerfassung: Sammeln relevanter Daten aus verschiedenen Quellen, einschließlich Kreditauskunfteien, Banken, Finanzinstituten und alternativen Datenanbietern.
2. Datenvorverarbeitung: Bereinigen, Transformieren und Vorbereiten der Daten für die Analyse. Dies kann den Umgang mit fehlenden Werten, das Entfernen von Ausreißern und die Skalierung von Merkmalen umfassen.
3. Feature Engineering: Erstellen neuer Merkmale aus bestehenden, um die Vorhersagekraft des Modells zu verbessern. Dies kann das Kombinieren von Variablen, das Erstellen von Interaktionstermen oder die Nutzung von Fachwissen zur Gewinnung aussagekräftiger Erkenntnisse umfassen.
4. Modellauswahl: Auswahl des geeigneten Machine-Learning-Modells basierend auf den Eigenschaften der Daten und den Geschäftszielen.
5. Modelltraining: Trainieren des Modells mit einem historischen Datensatz von Kreditnehmern unter Verwendung von Merkmalen und Labels (z. B. Ausfall oder Nicht-Ausfall), um die Beziehung zwischen ihnen zu lernen.
6. Modellvalidierung: Bewertung der Leistung des Modells an einem separaten Validierungsdatensatz, um sicherzustellen, dass es gut auf neue Daten verallgemeinert.
7. Modell-Deployment: Bereitstellung des trainierten Modells in einer Produktionsumgebung, wo es zur Bewertung neuer Kreditanträge verwendet werden kann.
8. Modellüberwachung: Kontinuierliche Überwachung der Leistung des Modells und bei Bedarf erneutes Trainieren, um Genauigkeit und Relevanz zu erhalten.

Herausforderungen und Überlegungen

Obwohl maschinelles Lernen erhebliche Vorteile für die Kreditwürdigkeitsprüfung bietet, birgt es auch mehrere Herausforderungen und Überlegungen, die angegangen werden müssen:

1. Datenqualität und -verfügbarkeit

Die Genauigkeit von Machine-Learning-Modellen hängt stark von der Qualität und Verfügbarkeit der Daten ab. Ungenaue, unvollständige oder verzerrte Daten können zu ungenauen Kredit-Scores und unfairen Kreditentscheidungen führen. Es ist entscheidend sicherzustellen, dass die Daten genau, zuverlässig und repräsentativ für die bewertete Bevölkerung sind.

2. Modellerklärbarkeit und -interpretierbarkeit

Viele Machine-Learning-Modelle, insbesondere Deep-Learning-Modelle, gelten als "Black Boxes", da es schwierig ist zu verstehen, wie sie zu ihren Vorhersagen gelangen. Dieser Mangel an Erklärbarkeit kann für Regulierungsbehörden und Verbraucher ein Anliegen sein, die die Gründe für Kreditentscheidungen verstehen möchten.

Um dieser Herausforderung zu begegnen, entwickeln Forscher Techniken zur Verbesserung der Erklärbarkeit von Machine-Learning-Modellen, wie zum Beispiel:

• Feature Importance: Identifizierung der wichtigsten Merkmale, die zu den Vorhersagen des Modells beitragen.
• SHAP (SHapley Additive exPlanations): Eine Methode zur Erklärung der Ausgabe jedes Machine-Learning-Modells, indem jedem Merkmal ein Beitrag zur Vorhersage zugewiesen wird.
• LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations): Eine Methode zur Erklärung der Vorhersagen jedes Machine-Learning-Modells, indem es lokal durch ein einfacheres, interpretierbares Modell angenähert wird.

3. Verzerrung und Fairness

Machine-Learning-Modelle können unbeabsichtigt bestehende Verzerrungen in den Daten aufrechterhalten oder verstärken, was zu unfairen oder diskriminierenden Kreditentscheidungen führt. Es ist entscheidend, Verzerrungen in den Daten und im Modell zu identifizieren und zu mindern, um sicherzustellen, dass die Kredit-Scores fair und gerecht sind.

Beispiele für Verzerrungen können sein:

• Historische Verzerrung: Daten, die vergangene diskriminierende Praktiken widerspiegeln, können dazu führen, dass das Modell diese Praktiken fortsetzt.
• Stichprobenverzerrung: Daten, die nicht repräsentativ für die Bevölkerung sind, können zu ungenauen Verallgemeinerungen führen.
• Messverzerrung: Ungenaue oder inkonsistente Messung von Merkmalen kann zu verzerrten Ergebnissen führen.

Techniken zur Minderung von Verzerrungen umfassen:

• Daten-Auditing: Gründliche Untersuchung der Daten auf potenzielle Quellen von Verzerrungen.
• Fairness-Metriken: Verwendung von Metriken zur Bewertung der Fairness der Modellvorhersagen über verschiedene demografische Gruppen hinweg.
• Algorithmische Anpassungen: Modifizieren des Modells, um Verzerrungen zu reduzieren.

4. Regulatorische Compliance

Die Kreditwürdigkeitsprüfung unterliegt verschiedenen Vorschriften, wie dem Fair Credit Reporting Act (FCRA) in den Vereinigten Staaten und der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) in der Europäischen Union. Es ist wichtig sicherzustellen, dass Machine-Learning-Modelle diesen Vorschriften entsprechen und dass Kreditentscheidungen transparent, fair und korrekt sind.

Zum Beispiel verlangt die DSGVO, dass Einzelpersonen das Recht auf Zugang und Berichtigung ihrer personenbezogenen Daten sowie das Recht auf eine Erklärung automatisierter Entscheidungen haben. Dies kann bei komplexen Machine-Learning-Modellen eine Herausforderung darstellen.

5. Modell-Drift

Die Leistung von Machine-Learning-Modellen kann sich im Laufe der Zeit aufgrund von Änderungen in den Daten oder der zugrunde liegenden Population verschlechtern. Dieses Phänomen wird als Modell-Drift bezeichnet. Es ist wichtig, die Leistung des Modells kontinuierlich zu überwachen und es bei Bedarf neu zu trainieren, um Genauigkeit und Relevanz zu erhalten.

Ethische Überlegungen

Die Verwendung von maschinellem Lernen bei der Kreditwürdigkeitsprüfung wirft mehrere ethische Überlegungen auf, die angegangen werden müssen:

• Transparenz: Sicherstellen, dass Kreditentscheidungen transparent sind und dass Kreditnehmer die Gründe dahinter verstehen.
• Fairness: Sicherstellen, dass Kredit-Scores über verschiedene demografische Gruppen hinweg fair und gerecht sind.
• Rechenschaftspflicht: Festlegung klarer Verantwortlichkeiten für den Einsatz von maschinellem Lernen bei der Kreditwürdigkeitsprüfung.
• Datenschutz: Schutz der Privatsphäre der Daten von Kreditnehmern.
• Menschliche Aufsicht: Aufrechterhaltung der menschlichen Aufsicht über Machine-Learning-Modelle, um unbeabsichtigte Folgen zu verhindern.

Die Zukunft der Kreditwürdigkeitsprüfung mit maschinellem Lernen

Maschinelles Lernen steht kurz davor, die Zukunft der Kreditwürdigkeitsprüfung zu transformieren. Da Daten immer reichlicher und Algorithmen immer ausgefeilter werden, werden Machine-Learning-Modelle noch genauer, effizienter und inklusiver. Hier sind einige wichtige Trends, die man beobachten sollte:

• Verstärkte Nutzung alternativer Daten: Machine-Learning-Modelle werden zunehmend alternative Datenquellen wie Social-Media-Aktivitäten, Mobiltelefonnutzung und Online-Verhalten einbeziehen, um die Kreditwürdigkeit von Personen mit begrenzter Kredithistorie zu bewerten.
• Echtzeit-Kredit-Scoring: Machine-Learning-Modelle werden Echtzeit-Kredit-Scoring ermöglichen, sodass Kreditgeber sofortige Kreditentscheidungen treffen können.
• Personalisiertes Kredit-Scoring: Machine-Learning-Modelle werden Kredit-Scores basierend auf individuellen Umständen und Vorlieben personalisieren.
• Automatisierte Kreditüberwachung: Machine-Learning-Modelle werden die Kreditüberwachung automatisieren und Kreditgeber auf potenzielle Risiken und Chancen aufmerksam machen.
• Erklärbare KI (XAI): Die Entwicklung und Einführung von XAI-Techniken wird immer wichtiger, um Transparenz und Vertrauen in auf maschinellem Lernen basierende Kredit-Scoring-Systeme zu gewährleisten.

Globale Beispiele für maschinelles Lernen bei der Kreditwürdigkeitsprüfung

Die Einführung von maschinellem Lernen bei der Kreditwürdigkeitsprüfung findet weltweit statt. Hier sind einige Beispiele aus verschiedenen Regionen:

• China: Ant Financial nutzt maschinelles Lernen ausgiebig in seinem Sesame Credit Scoring-System und greift dabei auf Daten seiner Alipay-Zahlungsplattform und anderer Quellen zurück, um die Kreditwürdigkeit zu bewerten.
• Indien: Mehrere Fintech-Unternehmen in Indien nutzen maschinelles Lernen, um Kredite an Einzelpersonen und Kleinunternehmen zu vergeben, die keine traditionelle Kredithistorie haben.
• Vereinigtes Königreich: Credit Kudos nutzt Open-Banking-Daten, um eine umfassendere und genauere Bewertung der Kreditwürdigkeit zu ermöglichen.
• Nigeria: Zahlreiche Unternehmen nutzen mobile Daten und andere alternative Quellen, um Kredit-Scoring-Dienste für die Bevölkerung ohne Bankkonto anzubieten.
• Vereinigte Staaten: Zest AI hilft Kreditgebern mit maschinellem Lernen, genauere und fairere Kreditentscheidungen zu treffen.

Handlungsorientierte Einblicke

Für Unternehmen und Einzelpersonen, die maschinelles Lernen bei der Kreditwürdigkeitsprüfung nutzen möchten, hier einige handlungsorientierte Einblicke:

• Investieren Sie in Datenqualität: Stellen Sie sicher, dass Ihre Daten genau, vollständig und repräsentativ für die Bevölkerung sind, die Sie bewerten.
• Priorisieren Sie die Modellerklärbarkeit: Wählen Sie Modelle, die erklärbar und interpretierbar sind, und verwenden Sie Techniken, um die Erklärbarkeit komplexer Modelle zu verbessern.
• Gehen Sie auf Verzerrung und Fairness ein: Identifizieren und mindern Sie Verzerrungen in Ihren Daten und Modellen, um sicherzustellen, dass die Kredit-Scores fair und gerecht sind.
• Halten Sie Vorschriften ein: Stellen Sie sicher, dass Ihre Modelle allen relevanten Vorschriften entsprechen und dass Kreditentscheidungen transparent und korrekt sind.
• Überwachen Sie die Modellleistung: Überwachen Sie kontinuierlich die Leistung Ihrer Modelle und trainieren Sie sie bei Bedarf neu, um Genauigkeit und Relevanz zu erhalten.
• Suchen Sie Expertenrat: Konsultieren Sie Experten für maschinelles Lernen und Kredit-Scoring, um sicherzustellen, dass Sie die besten Praktiken anwenden.

Fazit

Maschinelles Lernen revolutioniert die Kreditwürdigkeitsprüfung und bietet das Potenzial für genauere, effizientere und inklusivere Risikobewertungen. Durch das Verständnis der verschiedenen Modelle, Herausforderungen und ethischen Überlegungen können Unternehmen und Einzelpersonen die Macht des maschinellen Lernens nutzen, um bessere Kreditentscheidungen zu treffen und die finanzielle Inklusion zu fördern. Da sich die Technologie weiterentwickelt, ist es entscheidend, über die neuesten Trends und besten Praktiken informiert zu bleiben, um sicherzustellen, dass maschinelles Lernen bei der Kreditwürdigkeitsprüfung verantwortungsvoll und ethisch eingesetzt wird.