09 Kredite Flashcards
Kredite
- wesentliche Einnahmequelle traditioneller Banken
- befristete Überlassung von Zahlungsmitteln
- im Weitesten Sinne auch Kreditzusage oder Kreditversprechen (Limit)
- Unterscheidung nach Privat- / Firmenkunden möglich
Klassifizierung von Krediten
- kurzfristig / mittelfristig / langfristig
- ungesichert / gesichert
- Bankkredit / öffentlicher Kredit / private Kredite / Konsortialkredite
- Darlehen / Kontokorrentkredit
- Kreditnehmer (natürliche / juristische Person, Personengesellschaft)
- Kosumkredite / Produktivkredite
Systemunterstützung im Kreditprozess
- Kombination aus Workflow-Management-System und Dokumenten-Management-System (sog. elektron. Kreditakte)
- für bestimmte Prozesse: eigenständige System oder integrierte Zusatzmodule (insb. Rating-Systeme)
Workflow-Management-Systeme (WMS)
Definition + Voraussetzungen
IT-Unterstützung oder Automatisierung der Ablaufsteuerung und Ausführung von Geschäftsprozessen.
Geeignet für Abbildung durch WMS sind isnb. repetitive GP, die sich durch folgende Eigenschaften auszeichnen:
- hoher Grad an Strukturiertheit (unterteilbar in einzelne Aktivitäten)
- Geringe Veränderlichkeit
- planbarer / stabiler Prozessablauf
- Arbeitsteilung
- Beteiligung mehrere Personen / Weiterleitung von Dokumenten erforderlich
- Hohe Ausführungsgenauigkeit
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Workflow-Management-Systeme (WMS)
Vorteile + Ziele
Vorteile:
- Zeitersparnis (automatische Weiterleitung d. Dokumente)
- Qualitätsverbesserung (Automatisierung nicht-wertschöpfender Tätigkeiten)
- Kostensenkung (Reduktion administrativer Tätigkeiten)
- Erhöhte Informationsqualität (Prozess-Monitoring)
Ziele:
- Gestaltung eines optimalen Arbeits- und Informationsflusses ausgerichtet an den Unternehmenszielen
- Erhöhung der Transparenz über die Geschäftsprozesse
- Reduktion der Aufgabenkomplexität und der Bearbeitungszeit durch Verringerung, Parallelisieren und Automatisierung der Arbeitsschritte
- Erhöhung der Sicherheit durch Reduktion der Fehleranfälligkeit und klare Verteilung der Verantwortlichkeiten
Modellierung eines Geschäftsprozesses im WMS
- Aufbauorgansiation (Organisationseinheiten, Akteure, Rollen und deren Beziehungen) -> Organisationsmodell
- Ablauforganisation (Ablauflogik, Tätigkeitsbeschreibung, Ausführungsvorschriften) -> Prozessmodell
- Informationsressourcen (Dokumente und Ablagesysteme (Datenbanken, Archive etc) -> Dokumentenmodell
Prozessausführung durch ein WMS
Organisations- und Ressourcensystem:
stellt vormodellierte Prozesstypen in Form von Vorgangsskripten zur Verfügung. Modelle für Aufbauorganisation, Rollen, Befugnisse etc. sind hinterlegt
Vorgangsabwicklung:
führt Vorgänge aus, mithilfe von Vorgangssteuerung (Generierung, Abarbeitung, Terminierung), Informationslogistik, Vorgangsprotokollierung
Vorgangsadministration:
verwaltet anstehende Workflows (Arbeitsvorrat), sowie laufende und abgeschlossene Aufträge. History-Management aller entsandenden Daten in DB -> Datensicherung, Analyse, Controlling und Optimierung
Dokumentenmanagementsysteme (DMS)
Unter Dokumentenmanagementsystemen (DMS) werden Anwendungssysteme zur strukturierten Erzeugung, Ablage, Verwaltung, Übertragung und zum Retrieval von elektronischen Dokumenten verstanden.
Unterstützung von Managementfunktionen
- Zugangskontrolle
- Status-Reporting
- Versionskontrolle
- Archivierungsmanagement (rechtl. und unternehmensinterne Vorschriften)
Wesentliche Komponenten
- Input: Indizierung von Dokumenten und Ablage in elektr. Form
- Output: Wiederauffinden der Dokumente durch Retrieval-Mechanismen
Im Kreditbereich häufig als “elektronische Kreditkarte” bezeichnet.
Integrierte Vorgangsabwicklung mit WMS und DMS
Zusammenarbeit vom WMS und dem DMS
Vorgangsmappe enthält alle Teilaufgaben
DMS erfasst Dokumente und stellt diese dem WMS bereit, um Prozesse abzuarbeiten
Scoring als Kreditwürdigkeitsprüfung bei Privatkunden
Definition + Ziele
Verfahren zur Prognostizierung bestimmte zukünftiger Verhaltensweisen von Personen mit bestimmten Merkmalen basierend auf einer statistischen Analyse von Erfahrungswerten.
Scoring = Punktbewertungsverfahren
- Soziodemographische Kundenmerkmale werden durch Punktvergabe benotet
- Summierung der Punkte zu einem Scoring-Wert, der die Kreditwürdigkeit ausdrückt
- Annahme: (indirekter) Zusammenhang zwischen ausgewählten Merkmalen und der Bonität des Kunden
Ziele:
- Prognostizierung der Ausfallwahrscheinlichkeit (“Risiko”)
- Entscheidung über die Kreditvergabe
- Entscheidung über de Kreditkonditionen (Beleihungswert, Zinsen, Laufzeit etc.)
Soziodemographische Kundenmerkmale
- Adresse
- Wohndauer / Umzugshäufigkeit
- Soziales Milieu
- Geschlecht
- Familienstand
- Alter
- Anzahl der Kinder
- Bildungsstand / Berufliche Qualifikation / Beruf
- Nationalität
- KFZ-Besitz
- Gesundheitszustand
Scoring als Kreditwürdigkeitsprüfung bei Privatkunden: Ablauf
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Erfahrungsdatenbank: Unterscheidung guter und schlechter Kredite
- Selektion derjeniger Merkmale, die eine hohe Trennschärfe aufweisen
-
Gewichtung der einzelnen Merkmale
- max. Anzahl der potenziell zu vergebenden Punkte
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Ermittlung des Ausscheidefaktors
- Punktegrenze, ab der bewertete Kreditanträge akzeptiert werden
- Dynamische Berechnung der Grenze basierend auf den Erfahrungswerten
- Bewertung abgewickelter Kredite als neuer Erfahrungswert in der DB
Scoring als Kreditwürdigkeitsprüfung: Ausscheidungsfaktor
- kein fester / fixer Wert (wäre “unfair”)
- deshalb: untere Grenze, aber der sofort abgelehnt wird, obere Grenze aber der sofort zugestimmt wird - dazwischen separate Prüfung (“kritisches Intervall”)
- beim “Ausscheidungsfaktor” ist der errechnete Gesamtgewinn in der Vergangenheit maximal.
Rating als Kreditwürdigkeitsprüfung bei Firmenkunden: Übersicht
- Rating-Verfahren ist methodisch mit dem Scoring vergleichbar, wird aber zur Abgrenzung im Firmenkundengeschäft genutzt
- Ratings werden nicht durch kreditgebende Banken, sondern Rating-Agenturen (z.B. Standard&Poors, creditreform) erstellt, sie sind nicht nur als Grundlage für Kreditvergabeentscheidungen, sondern generell für Kapitalgeber (d.h. auch Investoren und Aktionäre) wichtig
- Rating-Agenturen “raten” nicht nur Firmen, sondern auch Finanzprodukte
- Ergebnis ist eine Position auf der Rating-Skala und spiegelt die prognostizierte Ausfallwahrscheinlichkeit wider
Rating als Kreditwürdigkeitsprüfung bei Firmenkunden: Ziel und Ergebnis
- Ratingergebnis bestimmt die Kreditvergabe und Höhe der Zinsen
- Rating: Algorirthmus zum Bewerten
- Ergebnis: Position auf Skala (Bewertung)
- Ziel: Risikominimierung
- Automatisierte Entscheidung? (z.B. Kreditvergabe)
- Vorteil: Objektivierung
- Nachteil: Vernachlässigung wichtiger qualitativer Faktoren und Einschätzungen
Rating als Kreditwürdigkeitsprüfung bei Firmenkunden: Informationen als Grundlage
Informationen als Grundlage:
- Interne Informationen (Konden, Schadensdaten)
- Externe Informationen (Schufa-Auskunft, creditreform, Bürgel)
- Quantitative und qualitative Informationen über das Unternehmen
- Erfolgs- / Finanz- / Liquiditätskennzahlen, bspw. die letzten 3 Jahreabschlüsse sowie Kontobewegungen
- Branchenbezogene Kennzaheln (Marktentwicklung, Vergleich zum Branchenschnitt)
- Kalkulation weiterer bertriebswirt. Kennzahlen
- Informationen über Sicherheiten (Bareinlagen, Bürgschaften, Grundpfandrechte) und ggf. über das Investitionsobjekt
Rating Prozess-Abfolge (Beispiel)
Finanzratzing (Bilanzkennzahlen) + Qualitatives Rating = Basisrating
Basisrating + Rating-Abstufung (“Warnsignale” - negative Erfahrungen) = Kundenrating
Kundenrating + Bonitätseinfluss (“Haftungsverbünde” z.B. Konzerntöchter) = Integriertes Kundenrating
Finanzrating vs. Strukturrating
Finanzrating - nur finanzielle Kennzahlen (GuV, Bilanz, Jahresabschluss)
- Cash-Flow-Rate
- Umsatzrentabilität
- ROI
- EK-Quote
- Liquidität
Strukturrating - vorwiegend strukturelle Merkmale (Prozesse, Management, Kunden, Lieferanten, Markt usw.)
- Branchenkennzahlen
- Produktivität
- Kundendeckungsbeitrag
- Produktdeckungsbeitrag
- Innovationsrate
quantitative vs. qualitative Bewertung
quantitative Bewertung (durch Kennzahlen messbar)
- Branchenkennzahlen (Marktanteil /-sättigung)
- Innovationsrate (Umsatz mit Neuprodukten / Gesamtumsatz)
- Auftragsentwicklung (Niveau Auftragseingänge)
- Produktivität (Umsatz/Personalaufwand)
qualitative Bewertung (Skalenbewertung durch subjektive Meinung des Kundenbetreuuers)
- Qualitätsmanagement vorhanden? (ISO 9001 o.ä.)
- Risikomanagement implementiert? (welche Kriterien)
- Unternehmensnachfolge geregelt?
- Controlling-Tools vorhanden? (wie umfangreich?)
Bewertungsverfahren Rating
- Punktbewertungsverfahren
- Beurteilung hinsichtlich versch. Kriterien
- Bewertung d. Kriterien -> Kumulierter Gesamtwert (Rating/Scoring-Wert)
- Wissensbasierte Verfahren
- Regelbasierte Verfahren (Entscheidungsbaum)
- Case-based Reasoning
- Fuzzy-Logic-Systeme
- Künstliche Neuronale Netze (KNN): Mithilfe von KI nachgebildete menschliche Kognitionsprozesse
- Zielkriterium bei der Auswahl eines Verfahrens ist die möglichst geringste Wahrscheinlichkeit von Fehlentscheidungen
- Typ1-Fehler: zu positive Einschätzung eines Kreditnehmers (-> übersehenes Ausfallsrisiko)
- Typ2-Fehler: zu negative Einschätzung eines Kreditnehmers (-> unnötiger Ertragsausfall)
Kriterien zu Prüfung von Firmenkundenkrediten
Case-based Reasoning in der Kreditwürdigkeitsprüfung
- Beurteilung eines Falls als solvent oder insolvent auf Basis der Ähnlichkeit mit historischen Fällen
- Ein Fall c besteht aus n beschreibenden Attributen fn und aus seiner Klassenzuordnung tf={solvent | insolvent}
- Eine neue Anfrage q ist ebenfalls über die n beschreibenden Attribute fn beschrieben
- Bei einer Anfrage werden die k ähnlichsten Fälle zu q aus der Fallbasis vom CBR-System zurückgeliefert, basierend auf einem Ähnlichkeitsmaß sim(q,c)
- sima(qa’fa) ist ein lokales Ähnlichkeitsmaß
- Je nachdem, ob die zurückgegebenen k Fälle mehrheitlich solvent oder insolvent waren, wird der neu angefragte Fall dieser Klasse zugeordnet
- Durch Optimierungsverfahren auf der bestehenden Fallbasis müssen die Gewichte wa so optimiert werden, dass die Fehler 1. und 2. Typs minimiert werden (bzw. die damit verbundenen Entscheidungskosten, da ein ausgefallener Kredit i.d.R. schwerer wiegt als ein nicht vergebener “guter” Kredit)
Fuzzy-Systeme in der Kreditwürdigkeitsprüfung
Theorie unscharfer Mengen: Ein Objekt gehört einer Menge mit einem Zugehörigkeitsgrad = [0;1] statt {0;1} an
Wenn Objekte der realen Welt eher unscharfe Zugehörigkeiten zu Eigenschaften aufweisen, dann können Fuzzy-Systeme mit diesen unscharfen Zahlen Berechnungen aufstellen und Probleme lösen
Damit setzen Fuzzy-Systeme zur Kreditwürdigkeitsprüfung an einem Mangel traditioneller Expertensysteme an
