"Die digitale Viertelstunde": Wenn die Maschine Kredite prüft
Algorithmen haben in den vergangenen Jahren das Kreditgeschäft digitalisiert und automatisiert. Statt des Sachbearbeiters übernehmen heutzutage selbstlernende Algorithmen die Bonitätsprüfung. Aber: Solche Algorithmen haben in vor-Krisenzeiten gelernt. Sind ihre Annahmen nach Corona überhaupt noch gültig? Das ist Thema in der neuen Ausgabe der "Digitalen Viertelstunde". Ingmar Stupp (CPO von Finiata) diskutiert, wie zuverlässig die eigenen Kunden auch in Zeiten von Corona ihre fälligen Raten tilgen, welche Hürden und Schwierigkeiten es dadurch gibt, dass die Algorithmen vor Krisen-Zeiten gelernt haben und wie schnell sie sich an die neuen Umstände anpassen. Daran anknüpfend spricht er grundsätzlich über die Herausforderungen von Machine Learning, gerade auch in Zeiten des wirtschaftlichen und gesellschaftlichen Umbruchs. Zum Hintergrund: Finiata vergibt eine kurzfristige Kreditlinie an Selbstständige und Kleinunternehmen. Die Bonitätsprüfung erfolgt ausschließlich digital und fast komplett automatisiert durch den Algorithmus "Copernicus" binnen weniger Minuten. Die Ausfallquote liegt inzwischen bei zwei Prozent, der Gini-Koeffizient, der für die Qualität der Prognose steht, liegt mit knapp 70 Punkten rund 30 Punkte über der Quote vergleichbarer Auskunfteien. I Im zweiten Quartal (rund 80 Prozent) haben Finiatas Kunden fast genauso zuverlässig und pünktlich fällige Raten getilgt wie im ersten Quartal des Jahres (85 Prozent) und Ende 2019 (84 Prozent). Dies legt zumindest die Vermutung nahe, dass die Kriterien, nach denen Finiatas selbstlernende Algorithmus "Copernicus" in Zeiten vor Corona die Kreditwürdigkeit der Kunden beurteilt hat, weiterhin Bestand haben – und der Algorithmus in Krisenzeiten nicht von Grund auf neu lernen muss. Ingmar Stupp verantwortete den Aufbau von Finiatas Machine-Learning-Algorithmus "Copernicus". Er arbeitete als Software-Entwickler und CTO.