Erweiterung des Kreditzugangs durch intelligentere Einblicke

In der heutigen Kreditlandschaft werden viele kreditwürdige Antragsteller vom System ausgeschlossen, nicht weil sie ein unannehmbares Risiko darstellen, sondern weil die zur Bewertung verwendeten Daten ein unvollständiges Bild ergeben.

Die 2026 State of Credit Decisioning -Studie von Mastercard untersucht, wie Kreditgeber mit der zunehmenden operativen Komplexität bei der Kreditvergabe an Verbraucher und kleine Unternehmen umgehen. Die Ergebnisse zeigen eine anhaltende Reibung auf, bei der Entscheidungsfindung im Kreditbereich und weisen auf eine klare Gelegenheit hin, Zugang, Effizienz und Vertrauen durch bessere Einblicke zu verbessern.

Traditionelle Kreditentscheidungsmodelle wurden für eine andere Ära entwickelt. Basierend auf statischen Bonitätshistorien und konventionellen Scoring-Methoden erfassen sie oft nicht das vollständige Finanzbild der heutigen Kreditnehmer. Infolgedessen werden viele Antragsteller nicht ausgeschlossen, weil sie nicht kreditwürdig sind, sondern weil ihre finanziellen Verhaltensweisen nicht vollständig sichtbar sind.

Diese Herausforderung ist besonders akut für Bewerber mit geringer Aktenlage, Unternehmen im Besitz von Frauen und kleinere Unternehmen mit weniger als 50 Mitarbeitern. Viele dieser Kreditnehmer haben lebensfähige, wachsende Unternehmen, aber es fehlt ihnen an der Art von historischen Daten, auf die traditionelle Modelle angewiesen sind.

Die Studie zeigt eine klare Lücke bei den Ergebnissen auf. Die Mehrheit der Kreditgeber (58 %) berichtet, dass weniger als die Hälfte der Anträge von Kleinunternehmen mit kurzer Bonitätshistorie oder unterversorgten Kleinunternehmen genehmigt werden. Gleichzeitig geben fast die Hälfte der Kleinunternehmer als Kreditnehmer (48 %) an, in den letzten zwei Jahren entweder eine Ablehnung oder ungünstige Konditionen erfahren zu haben. Diese Herausforderungen sind besonders ausgeprägt bei Unternehmen mit kürzerer Bonitätshistorie, von Frauen geführten Unternehmen und kleineren Unternehmen.

Umfrageergebnisse zeigen deutlich, dass die Barrieren für den Kreditzugang größtenteils informativer Natur sind. Die überwiegende Mehrheit der Kreditgeber wünscht sich, dass ihre Organisationen mehr Daten hätten, um sowohl dünn besiedelte KMU- (88 %) als auch Verbraucher-Kreditantragsteller (88 %) zu bewerten. Der Status quo des Systems stützt sich jedoch weiterhin auf veraltete Entscheidungsmodelle, die auf unvollständigen Daten basieren. Finanzberichte und Steuerunterlagen (66 %) bleiben die Hauptdatenquelle für die KMU-Kreditvergabe, während 89 % der Kreditgeber immer noch mindestens eine Form traditioneller Daten für die Verbraucherkreditvergabe verwenden, obwohl die Kreditgeber übereinstimmen, dass traditionelle Kreditbürodaten zur genauen Bewertung der Kreditwürdigkeit von KMU (81 %) und Verbrauchern (81 %) unzureichend sind.

Letztendlich sind 85 % der Kreditgeber der Meinung, dass „mangelnde Echtzeitdaten der Antragsteller ein Hindernis für die Genehmigung weiterer kreditwürdiger Antragsteller darstellen.“ Kreditgeber sind der Meinung, dass der Weg zur Überbrückung von Zugangsengpässen und zur Erschließung einer vielfältigeren Gruppe kreditwürdiger Kreditnehmer über die Operationalisierung dynamischerer Datenquellen führt: 89 % stimmen zu, dass „wir mehr kreditwürdige Antragsteller genehmigen könnten, wenn wir bessere Daten und Tools hätten.“ Dies ist eine entscheidende Erkenntnis. Das Problem ist nicht, dass unterversorgte Kreditnehmer grundsätzlich risikoreich sind. Vielmehr sind die zur Bewertung verwendeten Datenmodelle nicht in der Lage, das vollständige Bild der finanziellen Gesundheit zu zeigen.

Die gute Nachricht ist, dass sich die Branche in die richtige Richtung bewegt. Kreditgeber sind sich weitgehend einig, dass der Weg nach vorne in der Operationalisierung alternativer Daten, wie transaktionsbasierter Erkenntnisse und Cashflow-Inputs, liegt, um Fragmentierung zu reduzieren, Entscheidungsprozesse zu optimieren und schnellere, zuverlässigere Ergebnisse in großem Maßstab zu ermöglichen. Mehr als drei Viertel (76 %) der Kreditgeber geben an, dass ihre Nutzung alternativer Daten in den letzten fünf Jahren zugenommen hat, wobei 87 % eine weitere Integration in den nächsten zwei Jahren planen.

Effektiv operationalisiert können diese Datenquellen Fragmentierung reduzieren, die Entscheidungsfindung optimieren und konsistentere Ergebnisse unterstützen. Für unterversorgte Antragsteller bedeutet dies einen größeren Zugang zu fairen und transparenten Kreditentscheidungen. Für Kreditgeber bedeutet dies die Fähigkeit, mehr kreditwürdige Kunden mit verbesserter Präzision und Zuversicht zu identifizieren und zu bedienen.