Finanzgesundheits-Tools als Katalysator für KMU-Kredite

5 Mrd. GBP für KMUs: Wie Finanzgesundheits-Tools Kreditbarrieren senken

Der Centre for Finance, Innovation and Technology (CFIT) hat in einer Studie berechnet, dass Finanzgesundheits-Tools 5 Milliarden GBP an Krediten für kleine und mittlere Unternehmen (KMU) freisetzen könnten. Diese Tools analysieren in Echtzeit die finanzielle Gesundheit von Unternehmen, um Banken bei Kreditentscheidungen zu unterstützen. In der Schweiz, wo KMUs 68% der Arbeitsplätze im Privatsektor ausmachen, könnte ein ähnlicher Ansatz die Kreditvergabe optimieren.

Schweizerische Herausforderungen: FINMA und DSG-Gesetzgebung

Die Einführung solcher Tools stösst in der Schweiz auf zwei zentrale Herausforderungen. Erstens die FINMA-Vorgaben: Die Eidgenössische Finanzmarktaufsicht verlangt seit 2024 eine detaillierte Dokumentation aller KI-gestützten Kreditverfahren. Zweitens die Datenschutzgesetze: Die Novelle des Datenschutzgesetzes (nDSG) erfordert, dass Banken KI-Modelle nachweisen können, wie sie personenbezogene Daten verarbeiten. Eine Lösung könnte die Verwendung von federated learning sein, bei dem Daten dezentral bleiben.

KI im Kreditprozess: Vom Antrag bis zur Rückzahlung

CFIT empfiehlt, Finanzgesundheits-Tools in drei Phasen einzusetzen:

1. Vor dem Antrag: Unternehmen erhalten Feedback zu ihren Finanzkennzahlen
2. Während des Antrags: Automatisierte Prüfung von Cashflow-Modellen
3. Nach einer Ablehnung: Personalisierte Empfehlungen zur Finanzgesundheitsverbesserung

In der Schweiz testet die Zürcher Kantonalbank (ZKB) bereits ein System, das mit FinBERT arbeitet – einem spezialisierten KI-Modell für Finanztexte. Die Genossenschaftsbank Coop hat 2025 ein Pilotprojekt gestartet, das auf Open-Source-LLMs zurückgreift, um Kreditrisiken zu analysieren.

Schweizerische Praxis: Wie KMUs profitieren können

Für Schweizer KMUs eröffnen sich neue Chancen:

• Kreditvergabe ohne Bilanz: Start-ups können Cashflow-Daten statt Bilanzen einreichen
• Dynamische Kreditlimits: KI-Modelle passen Kreditrahmen an Echtzeitdaten an
• Früherkennung von Zahlungsproblemen: Banken erhalten frühzeitig Warnsignale

Das Bundesamt für Statistik (BFS) weist darauf hin, dass 42% der schweizerischen KMUs im Finanzsektor keine digitale Buchhaltung nutzen. Dieser technologische Rückstand könnte durch KI-gestützte Tools überwunden werden, wie es die Berner Fintech-Firma MoneyMinds in Pilotprojekten demonstriert.

Risiken und Chancen im Schweizer Kontext

Während die Effizienzsteigerung gross ist, bestehen Risiken:

• Überverifikation: KI-Modelle könnten zu strengen Kriterien führen
• Transparenzdefizite: Black-Box-Modelle sind in der Schweiz nicht zulässig
• Abhängigkeit von Datenquellen: Die Qualität der Finanzgesundheits-Tools hängt von der Datenbasis ab

Die FINMA hat in ihrem Leitfaden vom Februar 2025 klargestellt, dass KI-Systeme in der Kreditvergabe mindestens 85% der Entscheidungen erklären müssen. Dieser Standard ist für internationale Banken wie UBS oder Credit Suisse besonders relevant, die ihre KI-Modelle anpassen müssen.

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Quelle: Finextra — Dieser Artikel wurde automatisch mit KI erstellt und automatisiert auf Faktenkonformität mit der Originalquelle geprüft. Er wurde nicht individuell redaktionell geprüft.

Haftungsausschluss: Dieser Artikel dient ausschliesslich zu Informationszwecken und stellt keine Finanzberatung dar. Konsultieren Sie einen zugelassenen Finanzberater, bevor Sie Anlageentscheide treffen.

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