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Das Kreditgeschäft wandelt sich – und zwar schnell. Innovative Technologie auf Grundlage wachsender Datenvolumina und künstlicher Intelligenz führt zu neuen Ansätzen in der Kreditvergabe.

Neue Datenquellen und innovative KI führen zu neuen Ansätzen im Kreditgeschäft September 2022

Verfasst von: Aaron Press, Research Director und Raymond Pucci, Research Director

Marktüberblick Das Kreditgeschäft ist in einem raschen Wandel begriffen.

Innovative Technologie auf Basis wachsender Datenvolumina und künstlicher Intelligenz (KI) führt zu neuen Ansätzen bei der Kreditvergabe. Traditionelle Kreditgeber, aber auch alternative Darlehensgeber, die keine Banken sind oder Ratenkaufanbieter (Buy Now, Pay Later, BNPL), entwickeln ganz neue Prozesse für die Vergabe von Krediten an Individuen und Unternehmen.

Dabei werden benutzerfreundliche Online-Interaktionen und die schnelle Bereitstellung über eine Reihe von Dienstleistungen hinweg immer üblicher. Verbraucher haben sich an den einfachen und effizienten OnlineHandel gewöhnt, was auch ihre Erwartungen an die Kundenerfahrung bei einer Vielzahl anderer geschäftlicher Interaktionen verändert hat –privat wie beruflich.

Kreditentscheidungen hingegen erfolgen seit Jahrzehnten unverändert auf der Grundlage arbeitsintensiver, sorgfältig erstellter Modelle zur Risikobewertung und weitgehend auf Basis traditioneller Daten. Dieser beschränkte Datenumfang wird dann mit relativ groben Regeln und binären Entscheidungspunkten kombiniert, wodurch Kreditnehmern unnötig der Zugriff auf Geldmittel und Kreditgebern der Zugang zu Kunden versperrt werden kann.

AUF EINEN BLICK ZENTRALE ERKENNTNISSE

» Technologien auf Grundlage künstlicher Intelligenz (KI) sind – untermauert durch neuartige und vielfältige Datenquellen – von großer Bedeutung für präzise und zeitsensible digitale Entscheidungen über die Vergabe von Krediten. Finanzinstitute und FinTechs investieren in KI-gestützte Technologie zur risikobasierten Entscheidungsfindung, um ihre Entscheidungsfindungssysteme agiler und produktiver zu machen. » Modelle, die KI und leistungsfähige Datenökosysteme nutzen, sind für erhöhte Geschwindigkeit und Skalierbarkeit sowie für die Sicherstellung einer präzisen und gerechten Kreditvergabe entscheidend. » Kreditgeber erzielen dank der Bearbeitung von mehr Kreditanträgen, höheren Genehmigungsraten sowie durch weniger Betrug und Kreditausfälle positive Ergebnisse und mehr Umsatzwachstum. » Kreditnehmer, einschließlich Verbraucher mit unzureichendem oder ganz ohne Zugang zu Bankleistungen, profitieren ebenfalls von KI-gestützter Risikoentscheidungsfindung, beispielsweise durch bessere Kundenerfahrungen, schnellere Entscheidungen, präzisere Berücksichtigung ihrer Finanzen und Zahlungsfähigkeit, Personalisierung des aktuellen und künftigen Kreditbedarfs sowie eine optimale Preisgestaltung.

Aber die Fortschritte, die den Wandel der Erfahrungen und Erwartungen im Online-Handel bewirken, beginnen nun auch im Kreditgeschäft zu greifen und haben das Potenzial, Kundenerfahrungen auf dem Niveau des Online-Handels auch hier möglich zu machen. Sowohl das Volumen als auch die Verfügbarkeit von Daten über Verbraucher, Unternehmen und Transaktionen nehmen zu. KI und maschinelles Lernen (ML) eröffnen Möglichkeiten zur Nutzung dieser Daten für Advanced Analytics und Risikomodellierung (siehe Abbildung 1). Anhand von Cloud Computing können FinTechs und Banken zudem neue Funktionen schneller und mit schlankerer Infrastruktur auf den Markt bringen (siehe Abbildung 2).

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Neue Datenquellen und innovative KI führen zu neuen Ansätzen im Kreditgeschäft

ABBILDUNG 1: Einsatz von KI in der Optimierung des Kreditportfolios/der Risikobewertung F: In welchem KI-Investitionsstadium befindet sich Ihr Unternehmen?

(9.0%)

(2.0%)

In der Produktion in Geschäftseinheiten In production in business units or oder Abteilungen departments

(31.0%)

Pilotprojekt/Proof of Concept Pilot/proof of concept (13.0%)

In der Produktion im ganzen In production enterprisewide Unternehmen/Konzern Researching/under consideration Recherche/wird überlegt

Wird überlegt, aberpursuing noch nicht verfolgt Considered not yet

(18.0%)

Wird nicht überlegt Not considering (27.0%)

n = 100 Basis = Teilnehmer, die das Bankgeschäft als geschäftliche Haupttätigkeit ihres Unternehmens nannten Quelle: IDC's Industry AI Path Survey, Mai 2021

ABBILDUNG 2: Cloud-Nutzung in der Kreditvergabe F: Bitte geben Sie die Pläne Ihres Unternehmens hinsichtlich Cloud-Nutzung in der Kreditvergabe an.

(1.7%)

(1.7%)

(3.5%)

(35.8%)

(6.9%)

Cloud wird derzeit genutzt und wurde vor Currently use cloud and purchased it more über12 12months Monaten gekauft than ago Cloud wird derzeit und wurdeitin Currently use cloudgenutzt and purchased den letzten 12 Monaten gekauft within the past 12 months Wechsel die Cloud für die kommenden Expect to in move to cloud within 24 months 24 Monate geplant Von moved der Cloud zurück Have this fromauf thelocale cloud back to on premises

(20.8%)

Ressourcen gewechselt Have always run this on premises and do not plan to move to cloud System wurde immer lokal betrieben, keine DoPläne not zum haveWechsel this capability at all in die Cloud Möglichkeiten sind überhaupt nicht Don't know vorhanden

(29.5%)

Weiß nicht

n = 100 Grundlage = alle Befragten aus dem Bankensektor Quelle: IDCs Worldwide Industry CloudPath Survey, Mai 2020

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Neue Datenquellen und innovative KI führen zu neuen Ansätzen im Kreditgeschäft

Kreditgeber, die KI- und Cloud-Technologien einsetzen, verzeichnen eindeutige Vorteile. Bessere Daten und intelligentere Datenmodelle können sowohl Risiken mindern als auch die Genehmigung einer größeren Anzahl von Krediten ermöglichen. Eine bessere Preisgestaltung kann mehr Kunden anziehen. Automatisierte Entscheidungen senken die Kosten durch manuelle Bearbeitung. Schnellere Entscheidungen bedeuten, dass die Kunden ein Angebot mit größerer Wahrscheinlichkeit annehmen.

Diese Fortschritte bringen jedoch auch eigene Herausforderungen mit sich. Die Verfügbarkeit von Daten hat enorm zugenommen, aber für viele ist ihre nutzenbringende Verarbeitung ein Problem. Werden die falschen Datentypen einbezogen, beeinträchtigt dies ggf. die Effektivität eines Modells. Kreditgeber brauchen die Tools für den Zugriff auf die richtigen Daten zur richtigen Zeit. Advanced Analytics Tools sind zwar leichter zugänglich als früher, jedoch müssen diese stets mit größter Sorgfalt angewendet werden. Daher ist es für Kreditgeber wichtiger denn je, die richtigen Partner für Daten und Entscheidungsfindung zu wählen.

Bessere Daten und bessere Analytik verdrängen herkömmliche Verfahren der Kreditvergabe Modernisierung und Digitalisierung grundlegender Funktionen – wie Entscheidungsfindung in der Kreditvergabe, Betrug, Prozessautomatisierung und Kundenerfahrung – bewegen Finanzinstitute und FinTechs zu Investitionen in Big Data, KI und die Cloud, damit sie den zunehmenden Bedarf der Kreditnehmer decken können. Kreditkunden wünschen sich eine reibungslose und persönlichere Interaktion mit ihrem Kreditgeber. Im Gegenzug kehren Kreditnehmer häufig zur Nutzung weiterer Finanzdienstleistungen zurück – was zur Basis langfristiger Kundenbeziehungen wird.

Für die Realisierung einer derartigen Interaktion werden weitere Daten gebraucht. Aber mehr Daten heißt nicht automatisch bessere Daten. Und nicht für alle Entscheidungen sind die gleichen Datenquellen hilfreich. Für jede Entscheidung über eine Kreditvergabe gilt je nach Kreditnehmer und Nutzungsziel der Geldmittel ein eigener Satz an Risikoparametern. Wird nur ein pauschales Schema für die Datenmodellierung verwendet, begrenzt dies die Fähigkeit der Kreditgeber zur Optimierung ihrer Entscheidungen ebenso wie den Kreis der ggf. bedienten Verbraucher. Folglich müssen unbedingt die richtigen Daten aus den richtigen Quellen in den Entscheidungsfindungsprozess einfließen.

Hier ist die Unterstützung der Entscheidungsfindung durch die passenden Modelle des maschinellen Lernens wichtig.

Wenn diese Modelle in die Entscheidungsfindung eingebettet sind, kann ein Drift des Modelles leichter überwacht und ohne Folgen für die Produktion korrigiert werden.

Dank der Kombination aus verschiedenen Datentypen und maschinellem Lernen können Kreditgeber präzisere Kreditentscheidungen treffen – und das hat sowohl für Geber als auch für Nehmer von Privat- und Geschäftskrediten positive Auswirkungen.

KI-gestützte Modelle machen die Kreditvergabe nicht nur schneller und besser skalierbar, sondern sie sichern auch optimale Kundenerfahrungen. Finanzinstitute und FinTechs werden anhand von Investitionen in KI-basierte Technologielösungen für ihr Kreditgeschäft mehr Umsatzchancen erschließen können, die eine langfristige Kundenbindung fördern. Der Schlüssel für eine maximale Wertschöpfung aus der KI sind robuste Daten. Echtzeitdaten zu den Faktoren Identität, Betrug und Kredit sind für die Risikominderung durch sofortige Entscheidungen von größter Wichtigkeit, da die Modelle kontinuierlich dazulernen.

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Neue Datenquellen und innovative KI führen zu neuen Ansätzen im Kreditgeschäft

IDCs Worldwide 3rd Platform Spending Guide for Banking (November 2021) zufolge werden die Technologieinvestitionen in KI-Systeme von 11,7 Milliarden Dollar im Jahr 2021 auf 27,7 Milliarden Dollar im Jahr 2025 anwachsen – mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von 24,2 % über vier Jahre. Finanzinstitute haben eindeutig erkannt, wie wichtig KI-Technologie für die Entscheidungsfindung im Kreditwesen ist und haben den Weg eines aggressiven Wachstums zur Etablierung dieser Technologie angetreten.

Die Entscheidungsfindung ist für Kreditgeber ein Kernbereich zur Förderung ihrer Digitalisierung im Sinne der Gewinnung eines höheren Marktanteils, ebenso wie der Optimierung ihres Umsatzes. Risikoentscheidungsmodelle unter Einsatz eines robusten Datenökosystems als Grundlage für KI-Technologie spielen bei erfolgreichen Kreditentscheidungen eine tragende Rolle.

Vorteile des Einsatzes KI-gestützter, datengetriebener Risikoentscheidungsmodelle für Kreditgeber Mithilfe von KI-Technologie und verschiedenen Datentypen werden für Kreditgeber im Rahmen ihrer Kreditgeschäfte Ergebnisse möglich, die einen entscheidenden Unterschied bedeuten:

» Optimierte Kreditentscheidungen: Herkömmliche Kreditscores führen dazu, dass Kreditnehmer ohne oder

mit unzureichendem Zugang zu Bankleistungen und begrenzter Kredithistorie übergangen werden. Auch bei vorliegenden Daten werden potenzielle Kreditnehmer oft nicht richtig dargestellt. Die Kombination aus neuen Datenquellen und KI kann die Risikobewertung dank der Heranziehung hunderter alternativer Kreditdatentypen wesentlich ausweiten, was zu höheren Genehmigungsraten und einer besseren Preisgestaltung führt.

» Höhere Produktivität bei der Darlehensbearbeitung und Wachstum: Darlehensvergabe und -bearbeitung sind

enorm arbeitsintensiv. Eine automatisierte Entscheidungsplattform unter Einbeziehung von KI und mit Zugriff auf verschiedene Datenquellen ermöglicht eine schnellere Bearbeitung von Kreditanträgen bei größerer Präzision.

» Höherer Umsatz/weniger Kreditausfälle und Verluste: Betrugsversuche im Rahmen von Anträgen umfassen z. B.

synthetische Identitäten und Kontoübernahmen. KI- und ML-Algorithmen erkennen betrügerische Anträge und ermitteln legitime Antragssteller, die sonst wegen eines anfänglichen falschen Eindrucks als betrügerisch abgelehnt würden (falsch-positives Ergebnis).

» Fähigkeit zu Skalierung und Agilität: Mit der richtigen Technologie können Finanzinstitute reaktionsschnell agieren und sich auf dem digital-nativen Markt erfolgreich im Wettbewerb durchsetzen. No-Code-Technologie ermöglicht zudem Innovationen und rasche Änderungen der Regelungen für die Kreditvergabe. Finanzinstitute können das Kreditwachstum im Zeitverlauf besser managen und schnell auf Veränderungen des Volumens der Kreditanträge reagieren.

Vorteile KI-gestützter Entscheidungsfindungsmodelle für Kreditnehmer Kreditnehmer profitieren wie folgt von der Nutzung von KI zur risikobasierten Entscheidungsfindung durch Kreditgeber:

» Verbesserte Kundenzufriedenheit: Verbraucher haben sich bei digitalen Transaktionen jeder Art an Komfort und eine sofortige Umsetzung gewöhnt. Die KI-gestützte Kreditbearbeitung bedeutet einen höheren Automatisierungsgrad manueller Aufgaben und ein stärker rationalisiertes Antragsverfahren von A bis Z.

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Neue Datenquellen und innovative KI führen zu neuen Ansätzen im Kreditgeschäft

» Schnelle Entscheidungen: Dauert die Entscheidungsfindung bei Krediten länger, wechseln die Kreditnehmer oft zu anderen Kreditgebern. KI-Modelle erkennen Kreditnehmer mit geeigneter Bonität sehr präzise, was zu schnellen Kreditentscheidungen und höheren Genehmigungsraten führt.

» Präzisere Darstellung der Kredithistorie und des aktuellen Status des Kreditnehmers: Die Kreditvergabeverfahren vieler Kreditgeber führen dazu, dass Kreditnehmer ohne ausreichende Scores bei den Wirtschaftsauskunfteien aus dem Finanzwesen ausgeschlossen bleiben. Die Programmierung der KI-Technologielösungen ermöglicht die Bewertung des Risikos von Kreditnehmern mithilfe alternativer Kreditdaten, u. a. Telekommunikationsdaten, Einstufung der sozialen Präsenz, Gerätedaten-Scores, Zahlung von Strom- und Wasserrechnungen und der Miete sowie anderen Finanztransaktionen.

» Personalisierung des aktuellen und zukünftigen Kreditbedarfs: Kreditanträge enthalten umfangreiche Daten über die Finanzhistorie und das Ausgabeverhalten von Kreditnehmern. Anhand prädiktiver Analytik-Modelle können Kreditgeber den aktuellen und zukünftigen Bedarf eines Kreditnehmers im Hinblick auf Bankdienstleistungen ermitteln und so das Cross-Selling anderer Produkte und Dienstleistungen ermöglichen.

» Optimale Preisgestaltung: Kreditgebühren und -bedingungen sind Gegenstand einer anderen Form von

Personalisierung. Mit KI-Modellen lassen sich Eigenschaften von Kreditnehmern ermitteln und zukünftige Zahlungsmuster vorhersehen. Auf dieser Basis können dann optimale Preise und Bedingungen über die Laufzeit des Kredits bestimmt werden.

Erwägungen zur KI-gestützten, datengetriebenen Entscheidungsplattform von Provenir Kreditgeber aus FinTech und Finanzinstituten agieren auf einem intensiv umkämpften Markt. Daher müssen sie ihren Kunden (u. a. Verbrauchern, Unternehmen und Händlern) einen Mehrwert bieten. Provenir stellt diesen Kreditgebern seine KI-gestützte, datengetriebene Plattform für risikobasierte Entscheidungsfindung bereit, die als cloud-native Platform-as-a-Service (PaaS) läuft. Diese Entscheidungsplattform bietet Kreditgebern die Flexibilität und Skalierbarkeit, die sie für eine Kreditrisikostrategie über unterschiedliche Branchen und Produktangebote hinweg benötigen.

Die Plattform von Provenir bedient viele Kreditarten und Branchen, u. a.:

» BNPL » FinTech » Telekommunikation » KMU-Kredite » Einzelhandel und Point-of-Sale » Onboarding für digitale Händler » Autofinanzierung » Bankgeschäft und Kreditvergabe

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Neue Datenquellen und innovative KI führen zu neuen Ansätzen im Kreditgeschäft

Die Technologie von Provenir ist ganz für schnelle Datenintegration, vollautomatische Entscheidungsfindung und Echtzeit-Geschäftserkenntnisse konzipiert. Dies geschieht über eine programmierfreie Drag&Drop-Benutzeroberfläche, die Programmierarbeiten im herkömmlichen Sinne eliminiert.

Die Entscheidungsplattform des Unternehmens bietet Kreditgebern folgende Vorteile:

» Erweiterung des Kundenstamms: Anhand von KI und alternativen Datenquellen können Kreditgeber die Anträge eines größeren Kreises von Interessenten bewilligen. Außerdem ist mit KI eine präzisere Bewertung von Risikofaktoren möglich. Finanzielle Inklusion zieht weitere Kunden an, da Kreditentscheidungen auf einer deutlich größeren Bandbreite alternativer Daten basieren.

» Betrugserkennung: Auf Risikoentscheidungsfindung abgestimmte Datenlösungen liefern schnellere, präzisere Entscheidungen und bedeuten weniger manuelle Prüfungen für die Erkennung und Prävention von Betrug während des Onboardings. Dieses System maximiert die Genehmigungsraten: Tatsächliche Betrüger werden präziser erkannt und die Zahl legitimer Antragsteller, die falsch positiv gemeldet werden, sinkt.

» Genauere Abstimmung der Preisgestaltung für Kredite: KI unterscheidet zwischen verschiedenen Kundenprofilen und gibt geeignete personalisierte Preise für die einzelnen Antragsteller aus. Das maximiert die Profitabilität, optimiert den Umsatz und minimiert zukünftige Kreditausfälle.

» Nachhaltige Pflege der Kundenbeziehungen: Die Plattform kann schneller mehr Kundendaten analysieren. Somit

können Kreditgeber ihre Kreditangebote besser auf die Antragsteller ausrichten. Kreditgeber können langfristige Kundenbeziehungen aufbauen, indem sie schon vorgreifend auf den zukünftigen Bedarf der Kreditnehmer reagieren.

» Optimierung des Kundenmanagements: Die schnellere und intelligentere Verarbeitung von Echtzeit-

Kreditnehmerdaten ermöglicht prädiktive Analytik im Rahmen von Kundenkonten. Die KI-Technologie erkennt auf Basis der Kundenaktivität Muster und Signale, die Risikofaktoren für etwaige Kreditausfälle hervorheben können.

Mithilfe dieser Frühwarnzeichen können Kreditgeber gemeinsam mit Kreditnehmern an der Vermeidung von Inkasso- und Eintreibungsmaßnahmen arbeiten.

Herausforderungen Provenir ist im Bereich der Technologie zur Risikoentscheidungsfindung für FinTechs und Finanzinstitute mit folgenden Herausforderungen konfrontiert:

» Zunehmende Marktsättigung: Die Ausgaben für KI-Technologie durch Finanzinstitute und FinTechs werden

in den kommenden 3–4 Jahren voraussichtlich erheblich zunehmen. Auf diesem Markt stehen zahlreiche Technologieentwickler und -anbieter im Wettbewerb. Anbieter von Lösungen für die Risikoentscheidungsfindung müssen Technologie-Einkäufern deutlich zeigen, durch welche wichtigen Merkmale sie sich von ihren Wettbewerbern absetzen.

» Hoch wahrgenommene Systemkosten: Die Kosten der Implementierung von KI können hoch sein und bei

verschiedenen Technologie-Einkäufern mit den jeweiligen IT-Systemen und Kreditanforderungen stark variieren.

Zusätzlich kann die Modellintegration von intern vorhandenen Fachkenntnissen und der bestehenden Dateninfrastruktur der FinTechs und Finanzinstitute abhängig sein. Hier müssen die Anbieter zeigen, dass sie ihre Versprechen bezüglich einer schnellen Integration und hoher Kapitalrendite (ROI) erfüllen können.

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» Systemintegration und -ausrichtung: Für Kreditgeber ist die unkomplizierte Bereitstellung aller neuen Systeme wichtig. Technologieanbieter müssen die reibungslose Bereitstellung und die rasche Kapitalrendite belegen können.

» Negative Wahrnehmung: Einige Kreditnehmer und Stakeholder in der Kreditvergabe haben Bedenken hinsichtlich mangelnder Zuverlässigkeit von KI-Technologie. Modelle können unbeabsichtigte Verzerrungen bewirken oder diese verstärken, v. a. bei unterversorgten Kreditnehmern oder Kunden ohne Zugang zu Bankleistungen. Andere sehen KI-Systeme als nicht transparent genug, was Finanzinstitute mit regulatorischen Hürden konfrontiert.

Die Technologie der Risikoentscheidungsfindung muss eine klare Modell-Governance umfassen und allen Kreditantragsstellern nachweislich gleiche Bedingungen bieten.

Fazit Die Digitalisierung der Entscheidungsfindung fördert die erfolgreiche Kreditvergabe durch Finanzinstitute und FinTechs, die Verbraucher, Unternehmen und Händler als Kreditnehmer haben. Unter den modernen Technologien in der Finanzdienstleistungsbranche können sich Modelle für risikobasierte Entscheidungsfindung auf Grundlage von KI, unterstützt durch nicht-traditionelle und alternative Daten, als bahnbrechende Systeme profilieren, die einen Wandel der hart umkämpften Kreditlandschaft herbeiführen. Mit dem Wettbewerbsvorteil durch die KI können Kreditentscheidungen präziser getroffen werden, wobei er gleichzeitig zu höheren Einnahmen führt, Kreditausfälle reduziert und der Ausgrenzung von Menschen aus den Finanzsystemen entgegenwirkt. KI-Technologieplattformen sind stark skalierbar und agil, wodurch sie den Bedarf von Kreditgebern ebenso wie -nehmern decken können. Zusätzlich bieten sie dabei noch ein besseres Kundenerlebnis.

IDC ist der Ansicht, dass Systeme für die risikobasierte Entscheidungsfindung einen extrem wichtigen Beitrag zu Kreditvergabeverfahren leisten, die schnell sein und einen reibungslosen Ablauf für den Kunden bieten müssen.

Provenir hat ein robustes System für die risikobasierte Entscheidungsfindung auf KI-Basis entwickelt, das mit reichhaltigen Datenlösungen ausgestattet ist. Es ist gut dafür aufgestellt, den Bedarf von Finanzinstituts- und FinTech-Kreditgebern mit ihren steigenden Technologieausgaben zu decken.

Über die Analysten Aaron Press, Research Director, Worldwide Payment Strategies Aaron Press ist Research Director bei IDC Insights und verantwortlich für den Bereich Worldwide Payments. Sein Forschungsschwerpunkt sind die Herausforderungen, mit denen Banken, Unternehmen und Händler im Kontext der Entwicklung von Zahlungsnetzwerken, -systemen und technologien, bezüglich Betrugs- und Sicherheitsrisiken sowie rechtlichen und regulatorischen Themen konfrontiert sind.

Raymond Pucci, Research Director, Worldwide Consumer and Small Business Lending Digital Transformation Strategies Raymond Pucci ist Research Director für den Bereich Worldwide Digital Lending Transformation Strategies. Sein Forschungsschwerpunkt sind neu aufkommende Lösungen und Anwendungsfälle rund um die Transformation der Kreditvergabe in Finanzinstituten und FinTechs, deren Zielkunden Verbraucher sowie kleine und mittelständische Unternehmen sind.

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EINE NACHRICHT DES SPONSORS Mehr über Provenir Provenir unterstützt FinTechs und Finanzdienstleister beim schnelleren Treffen intelligenter Entscheidungen – mit ihrer KI-gestützten und datengetriebenen risikobasierten Entscheidungsplattform.

Mit der einzigartigen Kombination aus Identitäts-, Betrugs- und Kreditlösungen, vereinfachter KI und Entscheidungstechnologie der Weltklasse bietet Provenir ein kohärentes Risiko-Ökosystem für intelligentere Entscheidungen über den gesamten Kundenlebenszyklus hinweg – mit vielfältigen Daten für tiefere Erkenntnisse, mit automatisch optimierten Entscheidungen und einer kontinuierlichen Feedbackschleife für die laufende Verbesserung.

Die Plattform von Provenir ist zur Unterstützung Ihrer Geschäftsziele uneingeschränkt konfigurier- und skalierbar. Sie fördert Innovation in der Entscheidungsfindung unternehmensübergreifend ebenso wie bessere Kundenerfahrungen, leichteren Zugang zu Finanzdienstleistungen, mehr geschäftliche Flexibilität usw.

Provenir arbeitet mit disruptiven Finanzdienstleistungsunternehmen in mehr als 50 Ländern zusammen und verarbeitet jährlich mehr als 3 Milliarden Transaktionen.

Erfahren Sie selbst, wie eine datengetriebene, KI-gestützte Lösung zu schnellen Innovationen führen und Ihr Wachstum fördern kann. Weitere Informationen über Provenir und deren branchenführende Plattform finden Sie auf der Website www.provenir.com/de.

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