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Was Fußball und Kreditgeschäft miteinander verbindet

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Methoden zur Erkennung von Kreditbetrug

Über den Zusammenhang zwischen Fußball und Banken

Fußball und Banken scheinen nichts miteinander zu tun zu haben. Ein Irrtum!
© Shutterstock

Fußball und Kreditgeschäft: Das sind doch zwei Welten, die nichts miteinander zu tun haben. In der heutigen Kolumne von SAS wird gezeigt, wo Parallelen liegen und was Banken daraus für ihr Risikomanagement im Kreditgeschäft lernen können.

Es war eines dieser Fußballspiele, das man am liebsten vergisst. Zwei Mannschaften spielen Rasenschach ohne erkennbaren Drang zum Tor und ohne erkennbares Konzept. Hätte man den Gegner vorher doch mal studiert, wüsste man, wie man den Abwehrriegel knackt, wie man gnadenloses Pressing betreibt und traumhaft herausgespielte Tore den Zuschauern als Bonbon darreicht. Aber nichts dergleichen. Ich saß vor dem Fernseher, gewappnet mit den üblichen Utensilien (Chips, Bier, Fernbedienung, iPhone) und versuchte verzweifelt, ein solches Konzept zu erkennen.

Zu allem Überfluss fiel mir auch noch der Satz eines alten Freundes ein (wahrscheinlich auch schon ein Zweit-Zitat): Hier versucht gerade Kann-Nicht gegen Will-Nicht Fußball zu spielen. Die eine Mannschaft konnte offensichtlich die Schwächen des Gegners nicht ausnutzen, die andere Mannschaft wollte dies möglicherweise auch gar nicht, war auch mit einem Null zu Null zufrieden.

Was haben nun dieses Spiel und das Kreditgeschäft gemeinsam? Wenn die eine Mannschaft die Spieltaktik der anderen kennt, ist ihre Torwahrscheinlichkeit höher. Und das gilt auch für das klassische Kreditgeschäft. Wenn die Bank die Taktik ihrer Kreditnehmer kennt, kann sie das Ausfallrisiko besser bewerten. Doch es gibt viele Fragezeichen – mindestens drei!

Analytik statt Bauchgefühl und Regelwerk

Fragezeichen eins: Wie hoch ist das Risiko, dass die Kreditsumme nicht zurückgezahlt wird? Und hiervon wiederum ist die Kernfrage die Frage, ob einer seinen Kredit nicht zurückzahlen kann oder will, ist er ein Kann-Nicht oder Will-Nicht? Dieser kleine aber feine Unterschied, der im Fußball zu Stagnation und Langeweile führt, resultiert bei Banken traditionell in erheblichen Kreditausfällen. Ein Kredit, der später nicht zurückgezahlt werden kann, ist als übliches Kredit- und Bonitätsrisiko Gegenstand des täglichen Geschäftes. Spannender aus unserer Sicht ist sicherlich die Frage, ob schon von vornherein zu erkennen ist, ob der Kredit später nicht zurückgezahlt werden soll, spricht schon vorab der Wille zum „Unterschlagen“ der Kreditsumme gegeben ist.

Dieses „anfängliche will nicht“ lässt sich relativ gut mit moderner Analytik bewerten. Also: Welche Anzeichen gibt es, dass der Kreditnehmer nicht gewillt ist, seine Verpflichtungen zu erfüllen? Gibt es Anzeichen in seiner Person? Gibt es Anzeichen in der Art des Kredites? Gibt der Zeitpunkt der Antragstellung Hinweise auf eine missbräuchliche Antragstellung? Passen Angaben zur Person zueinander, sind sie untereinander stimmig, ist der Antragsteller gar schon als Bösewicht bekannt? All diese Fragen lassen sich mittels vorhandener oder gegebenenfalls noch zu beschaffender Daten trefflich per Analytik beantworten. Die Belange des Datenschutzes stehen hierbei meist nicht im Weg, sind aber in jedem Fall zu beachten! (Mehr dazu im Whitepaper: „Betrugserkennung mit analytischen Verfahren“)

Mittäter und Netzwerke gezielt aufspüren

Netzwerke, kollusiv agierende Beteiligte (intern wie extern) und Wiederholungstäter lassen sich aufspüren, aber auch in sich unstimmige Kreditanträge aufgrund vergleichbarer Fälle aus der Vergangenheit können identifiziert werden. All das sind essenzielle Waffen zur Abwehr von Kreditbetrug. Dies gilt für private und gewerbliche Kreditengagements gleichermaßen, gilt für direktes wie auch für Maklergeschäft.

Besonders gemein sind solche Antragsteller, die nicht immer zum gleichen Sachbearbeiter oder in die gleiche Filiale gehen oder sich mit immer neuen E-Mail-Adresse melden. Die Fälle dieser eher organisiert handelnden Täter sind mit den klassischen Kreditprüfungen, wie sie in den Banken ablaufen, möglicherweise zu erkennen. Eine Optimierung durch Analytik einer institutsweiten Auswertung vorhandener Datenbestände führt aber meist dann doch noch zu erheblichen Steigerungen der Erkennungsraten. Und damit zu einer radikalen Minimierung von Ausfällen von Will-Nicht-Kandidaten. (Mehr dazu im Whitepaper: „Banking Application Fraud: The Enemy at the Gates“)

Ich hätte mir damals vor dem Fernseher sitzend solche Mittel gewünscht, um sie den beiden beteiligten Teams vor dem Spiel zur Verfügung zu stellen. Meine tiefste Hoffnung war, den nächsten Fernseherabend nicht in völliger Langeweile und bei sich kontinuierlich verschlechterter Laune zu verbringen. Aber was bei Banken geht, ist ja leider im Fußball nicht ganz so einfach.

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Über den Autor

Robert Stindl

Robert Stindl ist Head of Head of Risk, Fraud & Security Intelligence bei SAS. Er studierte Betriebswirtschaftslehre an der WU Wien und war in Bereichen wie Konzeption, Analyse, Architekturdefinition und Projekt- und Programmleitung für Banken innerhalb der Unicredit Group tätig. Bei SAS Österreich leitete er zuvor den Bereich Business Solutions und verantwortete das Business Consulting in den Themenfeldern Risk-, Customer- , Analytical- und Financial Intelligence.

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