KI und maschinelles Lernen revolutionieren die Leasingbranche

DER ARTIKEL WURDE FÜR DAS WORLD LEASING YEARBOOK 2025 VERFASST

Von Olfa Dridi, Geschäfts- und Anwendungsexpertin bei CODIX

DIE LEBENSVERÄNDERNDENDE KRAFT von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen in der Leasing- und Finanzbranche

Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) verändern die Arbeitsweise heutiger Unternehmen und Branchen. Dank ihrer Fähigkeit, riesige Datenmengen zu analysieren, zu verarbeiten und in Wissen umzuwandeln und Erkenntnisse in Echtzeit zu liefern, unterstützen KI und ML die Entscheidungsfindung. Mit diesen Technologien werden Rollen neu definiert, bewährte Verfahren umgestaltet und neue Möglichkeiten für Innovationen in verschiedenen Sektoren wie dem Gesundheitswesen, dem Bildungswesen, der E-Commerce-Branche, der Lieferkette und dem Transportwesen, der Landwirtschaft sowie dem Finanz- und Bankwesen geschaffen [1].

Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen werden oft synonym verwendet, aber KI steht für die Fähigkeit eines Computersystems, menschliche kognitive Funktionen wie Problemlösung, Entscheidungsfindung und Lernen zu imitieren. ML hingegen ist ein Teilbereich der KI, der Algorithmen verwendet, die auf Daten trainiert werden, um anpassungsfähige Modelle zu erstellen, die verschiedene komplexe Aufgaben erfüllen können.

ML-Methoden: ML als Teil der künstlichen Intelligenz bietet den Finanzinstituten große Vorteile. Sie lässt sich in drei Hauptmethoden unterteilen:

• Überwachtes ML: Überwachtes Lernen (Klassifizierung) wird durch die Verwendung von markierten Datensätzen (Beobachtungen, Messungen usw.) definiert, um Algorithmen zu trainieren, die Daten klassifizieren oder Ergebnisse genau vorhersagen. Überwachtes Lernen hilft Institutionen bei der Lösung einer Vielzahl von Problemen in der realen Welt. Zu den beim überwachten Lernen verwendeten Methoden gehören neuronale Netze, Naive Bayes, lineare Regression, logistische Regression, Random Forest und Support Vector Machines (SVM).
• Unüberwachtes ML: Unüberwachtes Lernen (Clustering), auch bekannt als unüberwachtes maschinelles Lernen, verwendet Algorithmen des maschinellen Lernens, um unmarkierte Datensätze zu analysieren und zu clustern. Diese Algorithmen können versteckte Muster oder Datengruppierungen entdecken, ohne dass ein menschliches Eingreifen erforderlich ist.
• Semi-überwachtes Lernen: Semi-überwachtes Lernen bietet einen Mittelweg zwischen überwachtem und unüberwachtem Lernen. Während des Trainings wird ein kleinerer beschrifteter Datensatz verwendet, um die Klassifizierung und Merkmalsextraktion aus einem größeren, nicht beschrifteten Datensatz zu steuern. Semi-überwachtes Lernen kann das Problem unzureichend markierter Daten für einen überwachten Lernalgorithmus lösen[2].

In einer sich schnell entwickelnden digitalen Landschaft bietet KI den Institutionen neue Möglichkeiten zur Innovation, Kostensenkung und Steigerung der Kundenzufriedenheit durch ML-Algorithmen. Durch den Einsatz von KI sind Organisationen besser positioniert, um den Herausforderungen der Branche zu begegnen und in einem dynamischen und sich entwickelnden Markt wettbewerbsfähig zu bleiben.

Insbesondere in einem so schwierigen und wettbewerbsintensiven Umfeld, in dem die strategische Entscheidungsfindung äußerst komplex ist und oft mehrere Ziele berücksichtigt werden müssen, während gleichzeitig schwierige Sachzwänge erfüllt werden müssen, wird die KI für große Unternehmen und Institutionen zu einem unverzichtbaren Instrument, um ausgefeilte Lösungen zu bieten und eine Anpassung zwischen den Chancen der Umwelt und den Stärken und Schwächen des Unternehmens zu finden.

KI für die Leasingbranche:

Das Potenzial von KI in der Leasingbranche darf nicht unterschätzt werden. Leasing ist ein Prozess, der sich auf eine Vielzahl von Daten stützt, wie z. B. Kredithistorien, Markttrends, Kundenpräferenzen, Nutzung von Vermögenswerten, Leasingverträge, Lieferanten, Berichte, Inkasso und Anteilseigner... Traditionell erforderte die Nutzung und Verwaltung dieser Daten einen erheblichen menschlichen Aufwand und unterlag Fehlern und Zeitverzögerungen. KI-Tools haben jedoch eine neue Ära der Innovation eingeleitet, indem sie aus der Vergangenheit lernen, um zukünftige Trends und Bedrohungen vorherzusagen, da sie in der Lage sind, große Datenmengen mit einer außergewöhnlichen Geschwindigkeit und Genauigkeit zu verarbeiten.

Einer neuen Studie zufolge könnte der internationale Finanzsektor durch die Implementierung und Anwendung von KI-Tools jedes Jahr 1 Billion Dollar zusätzlich gewinnen [3]. Laut [4] wird die globale Finanzdienstleistungsbranche zwischen 2025 und 2030 voraussichtlich rund 28,529 Billionen USD einnehmen, bei einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von 6 %. Die Hauptursache hierfür ist der erhebliche Einsatz von KI bei der Umstrukturierung von Bankgeschäften, insbesondere nach der COVID-19-Erholung.

In diesem Artikel befassen wir uns mit der wichtigen Rolle von KI und ML als Teil von KI bei der Umgestaltung der Finanzwelt, mit besonderem Augenmerk auf ihre Auswirkungen auf den Leasingsektor. Wir werden untersuchen, wie KI-Technologien nicht nur die betriebliche Effizienz und die Entscheidungsprozesse verbessern, sondern auch das Kundenerlebnis und die Risikomanagementstrategien in der Leasingbranche neu definieren. Wir werden die verschiedenen Möglichkeiten untersuchen, wie KI und ML diesen Sektor in der heutigen Finanzwelt verändern.

Herausforderungen und Chancen der Leasingbranche durch KI-Tools und ML-Algorithmen:

Die Leasingbranche steht heute vor einer Reihe von Herausforderungen, für die künstliche Intelligenz (KI) und maschinelle Lernalgorithmen geeignete Lösungen bieten [5].

RISIKOBEWERTUNG UND KREDITMANAGEMENT

Leasingunternehmen haben sich im Laufe der Jahre aus verschiedenen Gründen mit Herausforderungen konfrontiert gesehen. Eine Hauptursache liegt in den Standards und Strategien zur Risikobewertung [8]. Die Unternehmen müssen die finanzielle Stabilität und Situation ihrer Leasingnehmer bewerten, um:

• die Durchführbarkeit und Zweckmäßigkeit der Kreditvergabe zu ermitteln;
• die Stärken der Situation des Antragstellers zu ermitteln;
• die Schwächen des potenziellen Leasingnehmers zu ermitteln;
• die Schlüsselfaktoren zu identifizieren, die für den dauerhaften Erfolg des Leasingnehmers entscheidend sind;
• die langfristige Rentabilität sicherzustellen.

Die Bewertung der mit Leasingverträgen verbundenen Risiken ist ein kritischer und komplexer Prozess, der auf der Erfassung und Analyse einer riesigen Menge von Finanzdaten beruht, um ein genaues Kundenprofil zu erstellen, wobei der Schwerpunkt auf der Verringerung der Ausfallraten und der Verbesserung der Kreditentscheidungen liegt [4].

Infolgedessen und mit Blick auf die heutige Leasinglandschaft, die durch zunehmende Komplexität und Risiken gekennzeichnet ist, die eine strenge Bewertung der Glaubwürdigkeit des Kunden als wesentliche Garantie für Leasinggeber erfordern, ermöglicht ein effizientes Informationsmanagement fundierte Entscheidungen, während ein schlechtes Informationsmanagement zu unangemessenen Entscheidungen führen kann. KI macht dies möglich, indem sie große Mengen an Finanz-, Verlaufs- und Verhaltensdaten in Echtzeit analysiert, um das Risikoprofil jedes Kunden genau zu bewerten und dabei ein hohes Maß an Genauigkeit und Konformität zu wahren.

Die Kreditwürdigkeitsprüfung ist eine hocheffektive Anwendung von KI in der Leasingbranche. Sie nutzt fortschrittliche ML-Algorithmen und Datenanalysetechniken, die eine höhere Präzision und Effizienz bei der Kreditwürdigkeitsprüfung, bei Scoring-Prozessen, bei proaktiven Risikomanagementstrategien, bei der Minimierung der Auswirkungen von Zahlungsausfällen und bei der Erleichterung einer fundierten Entscheidungsfindung ermöglichen [7].

Die wichtigsten Schritte der KI-basierten Kreditbewertungsalgorithmen sind:

• Die Datenerfassung und -analyse: Sie können große Datensätze sammeln, verarbeiten und analysieren, darunter Finanzberichte, Wirtschaftsprüfungsberichte, Marktdaten usw., um genaue, effiziente und umfassende Einblicke in das Finanzverhalten eines Leasingnehmers zu bieten.
• Die Hauptelemente der KI-basierten Algorithmen für die Kreditwürdigkeitsprüfung beruhen auf der Verwendung von ML-Modellen; diese Modelle werden auf großen Datensätzen trainiert, um Muster und Korrelationen zu erkennen, die auf die Wahrscheinlichkeit der Rückzahlung eines Kredits durch einen Leasingnehmer hinweisen können. Durch die Analyse riesiger Datenmengen können Algorithmen des maschinellen Lernens ausgeklügelte Beziehungen zwischen scheinbar unzusammenhängenden Faktoren und der finanziellen Zuverlässigkeit eines Leasingnehmers aufdecken.
• Prädiktive Analytik: Die KI-basierten Algorithmen für die Kreditwürdigkeitsprüfung sorgen dafür, dass Muster erkannt und Vorhersagen mit hoher Genauigkeit getroffen werden. Dies ermöglicht eine individuellere und genauere Bewertung der Kreditwürdigkeit des Leasingnehmers.
• Finanzanalyse: Diese Analyse bewertet Faktoren wie Rentabilität, Liquidität, Verschuldung, Cashflow und die allgemeine finanzielle Gesundheit und hilft dabei, die Fähigkeit des Leasingnehmers zu verstehen, seinen finanziellen Verpflichtungen nachzukommen.

UMGESTALTUNG DER KUNDENERFAHRUNG

Auf dem heutigen kundenorientierten Markt ist die Verbesserung des Kundenerlebnisses entscheidend für Leasingunternehmen, die sich einen Wettbewerbsvorteil verschaffen wollen.

KI spielt eine wichtige Rolle bei der Personalisierung von Interaktionen und der Bereitstellung maßgeschneiderter Lösungen für Kunden, da sie in der Lage ist, unstrukturierte Daten zu verarbeiten, Kundenfeedback sinnvoll zu nutzen und Interaktionen so anzupassen, dass das Kundenerlebnis optimiert wird. KI ermöglicht Lösungen wie verhaltensorientierte Datenplattformen, virtuelle Assistenten und Chatbots, die unmittelbare Erkenntnisse liefern.

KI-gesteuerte Chatbots werden in der Leasingbranche immer mehr zum Standard, da sie den Kunden rund um die Uhr Unterstützung bieten. Die Chatbot-Tools sind in der Lage, effiziente Antworten auf häufig gestellte Fragen zu geben, Kunden durch den Antragsprozess zu leiten und sofortiges Feedback zu geben, wodurch das Leasing-Erlebnis transparenter und effizienter wird. KI kann Kundenbedürfnisse und -verhalten vorhersagen, so dass Leasingunternehmen proaktiv auf Probleme eingehen und relevante Lösungen anbieten können, bevor der Kunde überhaupt merkt, dass er sie braucht, und personalisierte Produkte liefern können, die seinen Wünschen entsprechen.

Der Einsatz von KI bietet neue Möglichkeiten zur Verbesserung der Kundenzufriedenheit und -bindung, indem er den Leasinggesellschaften die nötige Flexibilität verleiht, um besser auf sich verändernde und neue Bedürfnisse reagieren zu können.

EINHALTUNG VON VORSCHRIFTEN UND AUFDECKUNG VON BETRUG

Im digitalen Zeitalter ist Cyberbetrug alltäglich geworden. Leasingunternehmen müssen die Einhaltung von Vorschriften und die Sicherheit von Transaktionen gewährleisten. KI wird auch zur Verbesserung der Sicherheit eingesetzt, indem sie betrügerische Aktivitäten aufdeckt. Sie kann ungewöhnliche Trends oder Ungereimtheiten in Daten erkennen und Manager für weitere Untersuchungen alarmieren, wodurch betrugsbedingte finanzielle Verluste reduziert und der Schaden begrenzt werden kann [9].

KI-gesteuerte Tools zur Betrugserkennung können verschiedene Modelle erstellen, um das Datenverständnis und die Betrugsprävention zu verbessern:

• Deskriptive Modelle: Modelle, die Daten durch die Identifizierung von Mustern und Beziehungen erklären. Sie helfen Unternehmen beispielsweise, die Merkmale der zugrunde liegenden Daten zu verstehen.
• Prädiktive Modelle: Modelle, die die Zukunft vorhersagen und mögliche betrügerische Handlungen antizipieren. Durch die Analyse historischer Daten können prädiktive Modelle Betrugssituationen mit hohem Risiko vorhersehen und so eine proaktive Betrugsverhinderung ermöglichen.
• Zusammenfassende Modelle: Modelle, die Daten zusammenfassen; diese Modelle können Einblicke in häufige Betrugsmuster, -arten und -auswirkungen geben.
• Modelle zur Merkmalsextraktion: Modelle, die die wichtigsten Merkmale aus den Daten extrahieren; diese Modelle können kritische Indikatoren für Betrug extrahieren. Sie verbessern Betrugserkennungsprozesse, indem sie die Datenmerkmale, die am stärksten mit betrügerischen Handlungen in Verbindung stehen, identifizieren und einordnen und die Ursachen für Betrug durch interne und externe Faktoren ermitteln.

Diese KI-Modelle verbessern die Wirksamkeit von Betrugserkennungssystemen und machen sie effizienter, vorausschauender und anpassbarer.

ZUSAMMENFASSUNG

KI und ML spielen eine entscheidende Rolle bei der Weiterentwicklung der Leasingbranche. Durch die Integration von KI-Tools und die Anwendung von ML-Algorithmen können Leasingunternehmen nicht nur ihre betriebliche Effizienz steigern, sondern auch die Genauigkeit ihrer Risikobewertungen verbessern, komplexe Prozesse automatisieren und Betrug besser bewältigen. Diese Technologien ermöglichen es Leasingunternehmen, ihren Entscheidungsprozess zu optimieren und gleichzeitig Verluste zu minimieren und die Kundenzufriedenheit zu erhöhen. In einem zunehmend wettbewerbsorientierten Markt bieten KI und ML einen unbestreitbaren strategischen Vorteil, der die Leasingbranche innovativer und zukunftsorientierter macht. Unternehmen, die heute auf KI-Tools und ML-Strategien setzen, werden besser gerüstet sein, um sich den Anforderungen von morgen zu stellen.

Quellenangaben:

1. How AI is changing the leasing experience
2. Machine learning
3. ScienceDirect: Eine effektive Rolle von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen im Bankensektor, Journal of Measurement: Sensors, Juni 2024
4. Benefits of artificial intelligence in the banking sector
5. Sizing the sector in the global economy
6. Leasing and finance companies: the TOP 8 challenges
7. Trends, challenges and opportunities in a new age of leasing
8. The future of credit risk assessment
9. Top 10 fraud risk trends to watch out for in 2023

Dieser Artikel wurde im World Leasing Yearbook 2025 veröffentlicht.