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Credit Risk Management

Was sie sind und warum man das wissen sollte.

Möchten Sie einfach nur die gesetzlichen Anforderungen für das Kreditrisiko erfüllen? Oder möchten Sie darüber hinaus Ihr Unternehmen mit Ihren Kreditrisikomodellen verbessern? Wenn Sie Ihr Kreditrisiko gut im Griff haben, sollten Sie in der Lage sein, beides zu tun. Sehen wir uns das genauer an.  

Kreditrisiko bezieht sich auf die Verlustwahrscheinlichkeit, wenn Kreditnehmer nicht in der Lage sind, Schulden zu begleichen. Credit Risk Management beschreibt die Verlustminderung, indem das Kreditrisiko von Kreditnehmern bewertet wird. Dazu gehören Zahlungsmoral und Tragfähigkeit. Dieser Prozess stellt für Finanzinstitutionen seit längerer Zeit eine Herausforderung dar.

Die globalen Wirtschaftskrisen, laufende Digitalisierung, neueste Technologieentwicklungen und die verstärkte Nutzung der künstlichen Intelligenz im Bankwesen haben dazu beigetragen, dass Credit Risk Management ein aktuelles Thema bleibt. Das Ergebnis: Behörden fordern Transparenz und andere verbesserte Fähigkeiten in diesem Bereich. Sie möchten Gewissheit haben, dass eine Bank über ausreichende Informationen über Kunden und deren Kreditrisiko verfügt. Und mit der Weiterentwicklung der Basel-Regulierungen haben Banken es mit einer noch höheren regulatorischen Belastung zu tun.

Um die sich ständig ändernden regulatorischen Anforderungen zu erfüllen und das Risiko besser zu managen, überarbeiten viele Banken ihre Ansätze für Kreditrisiko. Aber Banken, die dies als reine Compliance-Übung betrachten, handeln kurzsichtig. Ein besseres Credit Risk Management bietet die Chance, die Gesamtleistung zu verbessern und einen Wettbewerbsvorteil zu sichern.  

Herausforderungen für erfolgreiches Credit Risk Management

  • Ineffizientes Datenmanagement. Wenn man bei Bedarf nicht auf die richtigen Daten zugreifen kann, führt dies zu problematischen Verzögerungen.
  • Kein unternehmensweites Rahmenwerk für die Risikomodellierung. Ohne dieses Rahmenwerk sind Banken nicht in der Lage, komplexe, aussagekräftige Risiko-Kennzahlen zu generieren und sich einen Gesamtüberblick über das unternehmensweite Risiko zu verschaffen.
  • Konstante Nachbearbeitung. Analysten können die Modellparameter nicht einfach ändern. Dies führt häufig zu doppelter Arbeit und wirkt sich negativ auf die Effizienz der Bank aus.
  • Unzureichende Risikotools. Ohne solide Risikolösungen können Banken Portfoliokonzentrationen nicht erkennen oder Portfolios nicht oft genug neu einstufen, um das Risiko effektiv zu managen.
  • Schwerfällige Berichterstellung. Manuelle Berichterstellungen anhand von Kalkulationstabellen überlasten Analysten und IT.

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„SAS hat uns nicht nur eine Lösung für ein Problem bereitgestellt – SAS hat den gesamten Analytics-Lebenszyklus und fast alle unsere Bedürfnisse abgedeckt. Sobald wir angefangen hatten, dies in der S-Bank zu besprechen, haben wir erkannt, dass SAS Eins-zu-Eins mit dem übereinstimmt, was wir geplant und was wir gebraucht haben." Johanna Makkonen, Senior Analyst bei der S-Bank.


Best Practices beim Kreditrisikomanagement

Um effektives Credit Risk Management zu ermöglichen, müssen Sie sich zunächst einen vollständigen Überblick über das Kreditrisiko der Bank insgesamt verschaffen. Hierzu müssen Sie das Risiko auf der Ebene einzelner Kunden und auf Portfolioebene überprüfen.

Während Banken einen integrierten Überblick über ihre Risikoprofile anstreben, werden viele Informationen oft über die Geschäftseinheiten verstreut. Ohne gründliche Risikoanalyse können Banken nicht feststellen, ob Kapitalreserven die Risiken genau widerspiegeln oder ob Reserven für Forderungsausfälle die möglichen kurzfristigen Kreditverluste ausreichend abdecken. Anfällige Banken sind für Behörden und Investoren ein beliebtes Ziel für eine genaue Untersuchung und bieten Potenzial für schwächende Verluste.

Die Implementierung einer integrierten, quantitativen Kreditrisikolösung ist der Schlüssel zur Verringerung von Kreditausfällen. Gleichzeitig wird so sichergestellt, dass Kapitalreserven auf das Risikoprofil abgestimmt sind. Diese Lösung sollten Banken schnell mithilfe von einfachen Portfoliomaßen umsetzen können. Bei Bedarf sollten auch Mittel für ein ausgereifteres Kreditrisikomanagement zur Verfügung stehen. Die Lösung sollte folgende Komponenten umfassen:

  • Besseres Modellmanagement, das den gesamten Modellierungszyklus umfasst
  • Echtzeit-Scoring und Überwachung von Grenzwerten
  • Solide Stresstestfunktionen
  • Datenvisualisierungsfunktionen und Business Intelligence-Tools, die den entsprechenden Personen zur richtigen Zeit wichtige Informationen liefern


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