Kreditrisiken schneller reduzieren: Manuelle Prüfungen mit Claude automatisieren
Manuelle Kreditrisikobewertung ist langsam, uneinheitlich und in volatilen Märkten zunehmend riskant. Diese Seite zeigt, wie Finanzteams Claude nutzen können, um dokumentenintensive Analysen zu automatisieren, Frühwarnsignale sichtbar zu machen und die Portfoliobearbeitung zu skalieren – bei gleichzeitiger klarer Beibehaltung der menschlichen Entscheidungsgewalt. Sie erhalten strategische Orientierung sowie konkrete Prompts und Workflows, die Sie direkt einsetzen können.
Inhalt
Die Herausforderung: Manuelle Kreditrisikobewertung
Kreditteams verlassen sich weiterhin stark auf Analysten, die Finanzberichte, Sicherheitenübersichten und Marktkommentare manuell lesen, um Gegenparteien zu bewerten. Jeder neue Kunde, Lieferant oder Kreditnehmer erfordert Stunden an Dokumentenprüfung, Tabellenarbeit und E-Mail-Nachverfolgung. Das verlangsamt Entscheidungen und erschwert es, mit dem Geschäftstempo Schritt zu halten. In volatilen Märkten wird dieser manuelle Prozess zunehmend zum Engpass und zu einer echten Quelle finanzieller Risiken.
Traditionelle Ansätze wurden für eine Welt mit langsameren Veränderungen und weniger Daten entwickelt. Analysten kopieren Zahlen aus PDFs in Tabellenkalkulationen, führen manuelle Peer-Benchmarks durch und verfassen umfangreiche Kreditmemos von Grund auf neu. Selbst wenn Rating-Templates existieren, werden sie über Regionen, Produkte und Teams hinweg uneinheitlich angewendet. Nur selten besteht Kapazität, externe Signale – etwa Nachrichten, Sektorentwicklungen oder Muster im Zahlungsverhalten – systematisch zusätzlich zu den Kernfinanzdaten zu scannen.
Die Auswirkungen sind erheblich: Kreditbewertungen werden langsam, uneinheitlich und unvollständig. Die Time-to-Decision verlängert sich von Tagen auf Wochen und frustriert das Frontoffice. Die Portfoliobearbeitung ist begrenzt, lange „Tails“ kleinerer Gegenparteien werden kaum analysiert. Frühwarnsignale werden übersehen, was zu höheren Ausfallquoten, unerwarteten Wertberichtigungen und reaktiver statt proaktiver Limitsteuerung führt. In wettbewerbsintensiven Märkten bedeutet dies, gutes Geschäft an schnellere Wettbewerber zu verlieren und mehr Kapital für vermeidbare Risiken zu binden.
Dennoch ist diese Herausforderung sehr gut lösbar. Moderne KI – insbesondere Modelle wie Claude, die lange, komplexe Dokumente verarbeiten können – kann den Großteil der Arbeit des Lesens, Extrahierens und Strukturierens von Informationen übernehmen, sodass sich Analysten auf Urteilsfindung statt auf Datenaufbereitung konzentrieren. Bei Reruption sehen wir, wie gut gestaltete KI-Workflows andere dokumentenintensive Bereiche transformieren, und dieselben Prinzipien lassen sich auf Kreditrisiken anwenden. In den folgenden Abschnitten finden Sie praxisnahe Hinweise, wie Sie Claude einsetzen können, um manuelle Kreditbewertungen zu verschlanken und finanzielle Risiken systematisch zu reduzieren.
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Unsere Einschätzung
Eine strategische Einschätzung der Herausforderung und High-Level-Tipps, wie Sie sie angehen können.
Aus Sicht von Reruption bedeutet der Einsatz von Claude in der manuellen Kreditrisikobewertung nicht, Kreditsachbearbeiter zu ersetzen, sondern die industrialisierte Abwicklung der repetitiven Analysearbeit, die heute ihre Zeit bindet. Mit unserer praktischen Erfahrung im Aufbau von KI-gestützter Dokumentenanalyse und Entscheidungsunterstützungstools sehen wir, dass der eigentliche Mehrwert entsteht, wenn Sie Claude’s Fähigkeit, umfangreiche Kreditakten zu verarbeiten, mit klaren Ratingrichtlinien, soliden Datenfundamenten und gut gesteuerten Workflows kombinieren.
Verankern Sie Claude in Ihrer bestehenden Kreditpolitik und Risikobereitschaft
Bevor Sie einen Workflow für KI-gestützte Kreditrisikobewertung einführen, stellen Sie sicher, dass Claude in Ihren bestehenden Ratingmethodiken, Sektorleitlinien und Risikobereitschaftserklärungen verankert ist. Ziel ist es nicht, ein neues Ratingsystem zu erfinden, sondern das, was gute Analysten heute bereits tun, in strukturierte Prompts und Templates zu überführen. Diese Ausrichtung sorgt für nachvollziehbare Ergebnisse und Konsistenz mit regulatorischen Erwartungen.
Konkret bedeutet das, Risikopolitik-Verantwortliche, erfahrene Kreditspezialisten und Compliance frühzeitig einzubinden. Lassen Sie sie die Anweisungen, die Claude erhält, prüfen und verfeinern: Rating-Skalen, zentrale Finanzkennzahlen, qualitative Risikofaktoren, Frühwarnindikatoren und Eskalationsschwellen. Wenn Claude eine Gegenpartei zusammenfasst, sollte es dieselbe Sprache sprechen, die Ihr Kreditausschuss bereits verwendet.
Behandeln Sie Claude als Copilot, nicht als autonome Entscheidungsinstanz
Ein strategischer Fehler ist es, Claude im Kreditrisikobereich als Blackbox darzustellen, die Entscheidungen trifft. Für regulierte Finanzfunktionen sollte Claude als Copilot positioniert werden, der Analysen beschleunigt, Dokumentation standardisiert und Auffälligkeiten sichtbar macht – die finale Entscheidung und Verantwortung aber beim Menschen belässt. Diese Haltung reduziert internen Widerstand und unterstützt Anforderungen im Modellrisikomanagement.
Gestalten Sie Ihr Betriebsmodell so, dass Claude’s Rolle klar ist: Es erstellt Entwürfe für Risikozusammenfassungen, markiert Risikotreiber und Szenarien und schlägt Rückfragen für weitergehende Prüfungen vor. Analysten validieren, passen an und geben frei. Dieser Human-in-the-Loop-Ansatz erzeugt zugleich einen natürlichen Feedback-Loop, um Prompts und Templates im Zeitverlauf zu verbessern.
Beginnen Sie mit einem klar abgegrenzten Segment und erweitern Sie schrittweise
Versuchen Sie nicht, Ihr gesamtes Portfolio auf einmal zu automatisieren. Wählen Sie stattdessen ein klar umrissenes Segment, in dem eine KI-unterstützte Kreditanalyse schnell und mit geringem Risiko Wirkung zeigt. Beispiele sind KMU-Gegenparteien bis zu einem bestimmten Engagement, bestimmte Branchen mit klaren Finanzmustern oder periodische Reviews bestehender Kunden. Ein enger Scope ermöglicht es, Prompts zu justieren, Genauigkeit zu validieren und Workflows mit geringerer Komplexität zu verfeinern.
Sobald Sie in diesem Segment stabile Qualität und Zeiteinsparungen sehen, erweitern Sie auf angrenzende Anwendungsfälle: Onboarding neuer Lieferanten, Auffrischung interner Ratings vor Verlängerungen oder Pre-Screening von Interessenten vor einer vollständigen Bonitätsprüfung. Diese schrittweise Erweiterung passt zu Governance-Prozessen und reduziert den Change-Management-Aufwand in der Finanzorganisation.
Bereiten Sie Ihr Team auf neue Rollen und Fähigkeiten vor
Die erfolgreiche Einführung von Claude im Kreditrisiko ist ebenso sehr ein organisatorischer wie ein technischer Wandel. Analysten werden weniger Zeit mit dem Abschreiben von Zahlen verbringen und mehr Zeit damit, Annahmen kritisch zu hinterfragen, Szenarien zu stresstesten und mit Relationship Managern zu interagieren. Machen Sie diesen Wandel explizit und unterstützen Sie ihn mit gezielter Befähigung.
Schulen Sie Analysten in Prompt-Engineering für Risikoanalysen, in der Interpretation KI-generierter Zusammenfassungen und darin, potenzielle Modellblindflecken zu erkennen. Machen Sie deutlich, dass ihre Expertise wichtiger denn je ist: Sie überwachen und steuern die KI, statt von ihr ersetzt zu werden. Diese Neubewertung fördert die Akzeptanz und hilft Ihnen, Talente zu gewinnen und zu halten, die mit modernen Werkzeugen arbeiten wollen.
Bauen Sie Governance und Nachvollziehbarkeit von Anfang an ein
Risiko- und Finanzfunktionen müssen nachweisen, dass ihre Prozesse kontrolliert, erklärbar und prüfbar sind. Bei der Integration von Claude sollten Sie Governance parallel zum Use Case gestalten: Protokollierung von Prompts und Ausgaben, Versionierung von Templates, klare Datenzugriffsrechte und regelmäßige Qualitätsreviews. Das unterstützt Interne Revision, Aufsichtsbehörden und das Top-Management.
Definieren Sie einfache Kennzahlen für KI-unterstützte Kreditrisikobewertung: Abdeckung (Prozentsatz der mit Claude verarbeiteten Gegenparteien), Reduktion der Durchlaufzeiten, Abweichungen in Ratings gegenüber rein manuellen Baselines sowie Trefferquoten bei Frühwarnindikatoren. Überprüfen Sie diese Kennzahlen regelmäßig mit der Risikoorganisation, um sicherzustellen, dass die Technologie Ihr Risikoprofil verbessert – und nicht nur den alten Prozess beschleunigt.
Durchdacht eingesetzt kann Claude die manuelle Kreditrisikobewertung transformieren – von einem langsamen, dokumentenlastigen Prozess hin zu einem skalierbaren, konsistenten und prüfbaren Workflow, der Ihre Analysten stärkt. Entscheidend ist, Claude in Ihren bestehenden Richtlinien zu verankern, den Menschen klar in der Verantwortung zu halten und Governance als Designanforderung und nicht als nachträglichen Zusatz zu verstehen. Reruption verbindet tiefgehende KI-Engineering-Kompetenz mit einem finanzsensiblen Co-Preneur-Mindset, um Sie schnell von der Idee zur funktionierenden Lösung zu bringen. Wenn Sie ausloten möchten, wo Claude in Ihre Kreditprozesse passt, unterstützen wir Sie gern dabei, es mit realen Daten und realen Rahmenbedingungen zu testen und zu implementieren.
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Fallbeispiele aus der Praxis
Von Fintech bis Zahlungsverkehr: Erfahren Sie, wie Unternehmen Claude erfolgreich einsetzen.
Best Practices
Erfolgreiche Implementierungen folgen bewährten Mustern. Werfen Sie einen Blick auf unsere taktischen Ratschläge für den Einstieg.
Standardisieren Sie Kreditmemos mit Claude-basierten Templates
Einer der schnellsten Erfolge besteht darin, Claude für die Erstellung strukturierter Kreditrisiko-Zusammenfassungen in einem standardisierten Memo-Format zu nutzen. Beginnen Sie damit, Ihr bestehendes Memo-Template in ein klares Set von Anweisungen zu übersetzen: Abschnitte für Geschäftsprofil, Finanzanalyse, qualitative Risiken, Sicherheiten, Covenants und Empfehlung. Lassen Sie dann Claude dieses Template auf Basis hochgeladener Jahresabschlüsse, Managementberichte und bestehender interner Notizen ausfüllen.
Beispiel-Prompt für standardisierte Kreditmemos:
Sie sind ein Senior-Kreditanalyst bei einer Geschäftsbank.
Nutzen Sie die bereitgestellten Dokumente (Jahresabschlüsse, Managementbericht, Sicherheitenübersicht),
um ein strukturiertes Kreditmemo mit folgenden Abschnitten zu erstellen:
1. Überblick über die Gegenpartei (Eigentümerstruktur, Geschäftsmodell, Kernmärkte)
2. Historische finanzielle Entwicklung (3–5 Kennzahlen mit Kommentierung)
3. Beurteilung von Liquidität und Cashflow
4. Verschuldung und Kapitalstruktur
5. Qualitative Risikofaktoren (Governance, Sektor, Konzentration, ESG falls relevant)
6. Sicherheiten und Garantien
7. Frühwarnindikatoren (einschließlich negativer Trends)
8. Gesamt-Risikobeurteilung (niedrig/mittel/hoch) mit Begründung
Verwenden Sie prägnante Stichpunkte und verweisen Sie auf konkrete Zahlen aus den Dokumenten.
Heben Sie Datenlücken oder Unstimmigkeiten hervor, die ein Follow-up erfordern.Erwartetes Ergebnis: Analysten erhalten innerhalb weniger Minuten einen konsistenten ersten Entwurf des Memos, den sie verfeinern können, statt ihn von Grund auf zu schreiben – typischerweise eine Reduktion der Memoerstellungszeit um 30–50 %.
Automatisieren Sie die Extraktion und das Benchmarking von Finanzkennzahlen
Claude kann verlässlich zentrale Kennzahlen aus PDFs und Tabellen extrahieren und Standardkennzahlen berechnen – insbesondere, wenn Sie explizite Anweisungen geben. Kombinieren Sie dies mit internen oder externen Benchmarks, um eine Gegenpartei schnell gegenüber Peers zu positionieren. Das reduziert manuelle Tabellenarbeit und führt zu konsistenteren quantitativen Bewertungen.
Beispiel-Prompt für Kennzahlenextraktion und Benchmarking:
Sie unterstützen die quantitative Kreditanalyse.
Extrahieren Sie aus den beigefügten Jahresabschlüssen (letzte 3 Geschäftsjahre):
- Umsatz, EBITDA, EBIT, Jahresüberschuss
- Bilanzsumme, Gesamtverbindlichkeiten, Eigenkapital
- Liquide Mittel, verzinsliche Finanzverbindlichkeiten
Berechnen und präsentieren Sie:
- EBITDA-Marge
- Nettomarge
- Verschuldungsgrad (Debt/EBITDA)
- Eigenkapitalquote
- Zinsdeckungsgrad (EBIT/Zinsaufwand)
Vergleichen Sie diese Kennzahlen anschließend mit den folgenden Peer-Benchmarks (unten bereitgestellt)
und ordnen Sie jede Kennzahl als "stark", "durchschnittlich" oder "schwach" im Vergleich zu den Peers ein.
Heben Sie etwaige Verschlechterungen über den 3-Jahres-Zeitraum hinweg hervor.Erwartetes Ergebnis: eine strukturierte Kennzahlentabelle und qualitative Kommentierung, die direkt in Ihr Kreditsystem oder Memo übernommen werden kann – sodass Analysten sich auf Interpretation und Szenarioanalyse konzentrieren können.
Nutzen Sie Claude zur Erstellung von Frühwarn-Checklisten je Gegenpartei
Über das initiale Onboarding hinaus kann Claude die laufende Überwachung systematisieren, indem Portfoliodaten in Frühwarn-Checklisten überführt werden. Speisen Sie Claude mit aktuellen Finanzdaten, Zahlungsverhalten (z. B. DSO-Trends), Covenant-Tests und wichtigen Sektornachrichten und lassen Sie potenzielle Probleme markieren sowie konkrete Folgemaßnahmen definieren.
Beispiel-Prompt für Frühwarnerkennung:
Sie überwachen ein bestehendes Kreditengagement.
Nutzen Sie die aktuellen Jahresabschlüsse, internen Zahlungsdaten und die bereitgestellten Presseausschnitte:
1. Identifizieren Sie etwaige Frühwarnindikatoren in folgenden Dimensionen:
- Profitabilität und Margen
- Liquidität und Working Capital
- Verschuldung und Refinanzierungsrisiko
- Zahlungsverhalten gegenüber unserem Unternehmen
- Sektor- oder makroökonomische Entwicklungen
2. Klassifizieren Sie jeden Indikator als Grün / Gelb / Rot mit einer kurzen Begründung.
3. Schlagen Sie 3–5 konkrete Folgemaßnahmen vor (z. B. aktuelle Unterlagen anfordern,
Covenants verschärfen, Limite reduzieren, Managementgespräch ansetzen).Erwartetes Ergebnis: systematischere, portfolioweite Überwachung auf Basis einheitlicher Kriterien, bei der Analysten Fälle für vertiefte Prüfung oder Eskalation besser priorisieren können.
Unterstützen Sie Szenarioanalyse und Stresstest-Kommentierung
Während Kern-Stresstestmodelle in Ihren Risikosystemen verbleiben, kann Claude dabei helfen, szenariobasierte Kommentierungen für Kreditakten und Ausschussunterlagen zu formulieren. Stellen Sie zentrale Finanzdaten sowie makro- oder sektorbezogene Szenarien bereit und lassen Sie Claude beschreiben, wie sich jedes Szenario auf Cashflows, Covenants und Refinanzierungsfähigkeit auswirken könnte – stets zur Validierung und Anpassung durch den Analysten.
Beispiel-Prompt für szenariobasierte Kommentierung:
Sie bereiten Szenarioanalyse-Kommentare für einen Kreditausschuss vor.
Ausgehend von der Basisfall-Planung und den folgenden Szenarien:
- Szenario A: -10 % Umsatz, stabile Margen, unveränderte Zinsen
- Szenario B: -20 % Umsatz, Margenrückgang um 2 Prozentpunkte, +150 Basispunkte Zinsen
1. Beschreiben Sie qualitativ, wie sich jedes Szenario auswirken würde auf:
- EBITDA und Cash-Generierung
- Einhaltung bestehender Finanz-Covenants
- Voraussichtliche Refinanzierungsbedingungen zum nächsten Fälligkeitstermin
2. Heben Sie die wichtigsten Risikotreiber und mögliche Gegenmaßnahmen hervor
(z. B. Kostensenkungen, Anpassung von Capex, Eigenkapitalzufuhr).Erwartetes Ergebnis: schnellere, klarere Szenarionarrative, die Risikodiskussionen konkreter machen und Vergleiche über Gegenparteien und Sektoren hinweg erleichtern.
Betten Sie Claude in Ihren Kreditworkflow und Ihre Tools ein
Die größten Produktivitätsgewinne entstehen, wenn Claude in bestehende Tools integriert wird, statt nur ad hoc im Browser genutzt zu werden. Arbeiten Sie mit IT und Risiko zusammen, um Claude per API mit Ihrem Dokumentenmanagement- oder Kreditworkflow-System zu verbinden, sodass Analysten Memoerstellung, Kennzahlenextraktion oder Frühwarnprüfungen direkt aus einem Kunden- oder Lieferantenrecord heraus anstoßen können.
Definieren Sie klare Aufgabenabfolgen: Dokumente hochladen oder auswählen, das passende Prompt-Template wählen (Onboarding, Jahresreview, Covenant-Verstoß, Limitanpassung), Claude’s Output prüfen und anschließend die finale, vom Menschen freigegebene Version wieder in Ihrem führenden System ablegen. So verringern Sie Copy-Paste-Fehler und stellen sicher, dass die KI-unterstützte Kreditanalyse nachvollziehbar und reproduzierbar ist.
Überprüfen Sie fortlaufend die Qualität und optimieren Sie Prompts
Richten Sie einen schlanken Review-Prozess ein, in dem Senior-Analysten regelmäßig Stichproben von Claude-generierten Ergebnissen mit rein manuellen Baselines vergleichen. Protokollieren Sie typische Auffälligkeiten (übersehene Nuancen, falsch klassifizierte Kennzahlen, unklare Formulierungen) und nutzen Sie diese, um Ihre Prompt-Templates und Anweisungen zu verbessern. Über die Zeit kann dies Geschwindigkeit und Qualität deutlich erhöhen.
Verfolgen Sie praxisnahe KPIs: mediane Zeit zur Erstellung eines Kreditmemos, Varianz in internen Ratings vor/nach Claude-Unterstützung, Anteil der Akten mit markierten Frühwarnindikatoren und Zufriedenheit der Analysten. Nutzen Sie diese Kennzahlen, um zu entscheiden, wo Sie die Rolle von Claude in Ihrem Kreditrisikomanagement-Prozess ausbauen, verfeinern oder begrenzen.
Über verschiedene Kunden hinweg führen diese Praktiken typischerweise zu realistischen Ergebnissen wie 30–50 % schnellerer Memoerstellung, breiterer Portfolioabdeckung bei periodischen Reviews und einem messbaren Anstieg erkannter Frühwarnindikatoren – ohne Ihre generellen Risikostandards zu senken oder menschliche Aufsicht zu reduzieren.
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Häufig gestellte Fragen
Claude ist sehr stark darin, lange, komplexe Dokumente zu lesen und konsistente Kreditrisiko-Zusammenfassungen zu erstellen, ist jedoch keine eigenständige Kreditentscheidungs-Engine. Nach unserer Erfahrung extrahiert Claude bei klaren Anweisungen und Templates zuverlässig Zahlen, identifiziert offensichtliche Risikotreiber und strukturiert Memos. Die endgültigen Ratings und Limitentscheidungen müssen jedoch bei Ihren Kreditsachbearbeitern verbleiben.
Wir empfehlen, Claude zunächst auf einer Stichprobe bestehender Fälle zu pilotieren: Vergleichen Sie die Ergebnisse mit früherer Analystenarbeit und Ausschussentscheidungen und nutzen Sie Abweichungen, um Prompts zu verfeinern und festzulegen, wo menschliches Urteil unerlässlich ist. So entsteht ein realistisches Verständnis der Genauigkeit für Ihre spezifischen Produkte, Sektoren und Datenqualitäten.
Sie benötigen drei Kernkompetenzen: Fachwissen im Bereich Kreditrisiko, Zugriff auf Ihre wichtigsten Dokumente und Daten sowie grundlegende technische Integrationsfähigkeiten. Kreditexperten definieren Ratinglogik, Memo-Strukturen und Frühwarnkriterien. IT- oder Datenteams stellen den gesicherten Zugriff auf Jahresabschlüsse, interne Systeme und Dokumentenablagen sicher. KI-Spezialisten helfen bei der Gestaltung robuster Prompts, Templates und Governance.
Reruption arbeitet typischerweise mit einem kleinen, funktionsübergreifenden Team: einem Credit Lead, einer Person aus Risiko/Controlling und ein bis zwei Personen aus IT/Data. Mit diesem Setup können wir binnen Tagen – nicht Monaten – von der Idee zu einem funktionierenden Prototyp kommen und in realen Kreditworkflows iterieren.
Für einen fokussierten Use Case (z. B. Standardisierung von Memos für ein bestimmtes Segment) sehen Sie in der Regel innerhalb von 4–8 Wochen spürbare Zeiteinsparungen und Qualitätsverbesserungen. Die ersten 1–2 Wochen fließen in die Definition von Templates, Prompts und Governance; die folgenden Wochen dienen dem Piloten mit realen Fällen, dem Einsammeln von Feedback der Analysten und der Verfeinerung des Setups.
Ein vollständiger Rollout über Portfolios hinweg dauert länger, da er mit Ihren Risiko-Governance-Zyklen und Ihrem Change Management abgestimmt werden muss. Doch selbst ein begrenzter Pilot – etwa der Einsatz von Claude für Jahresreviews oder kleinere Ticketgrößen – kann Analystenkapazitäten freisetzen und konsistentere Frühwarnindikatoren sichtbar machen.
Die direkten Kostentreiber sind Claude-Nutzung (API- oder Sitzlizenz-basiert), Integrationsaufwand und das initiale Design von Prompts und Workflows. Diese sind im Vergleich zu traditionellen Softwareprojekten meist moderat, insbesondere wenn Sie mit einem engen Scope starten. Die wichtigsten ROI-Hebel sind reduzierte Analystenzeit pro Akte, größere Portfolioabdeckung, schnellere Entscheidungen für das Frontoffice und weniger übersehene Frühwarnsignale.
Viele Organisationen sehen 30–50 % Zeiteinsparung bei repetitiver Memo-Erstellung und Kennzahlenanalyse, was sich entweder in Entlastung beim Personalbedarf oder in zusätzlicher Kapazität für mehr Geschäft mit demselben Team niederschlagen kann. Zusätzlicher Wert entsteht durch konsistentere Dokumentation, die Audits, Prüfungen durch Aufsichtsbehörden und interne Limitfestsetzungen unterstützt. Ein strukturierter Pilot erlaubt es Ihnen, diese Effekte in Ihrem eigenen Umfeld zu messen, bevor Sie größere Investitionen tätigen.
Reruption begleitet Sie von der Idee bis zur funktionierenden Lösung. Mit unserem KI-PoC-Angebot (9.900 €) prüfen wir, ob Claude Ihre tatsächlichen Kreditakten, Jahresabschlüsse und Sicherheitenunterlagen zuverlässig verarbeiten kann. Wir definieren den Use Case, bauen einen Prototyp mit realen Prompts und Templates, messen die Performance und liefern einen konkreten Produktionsplan.
Über den PoC hinaus bedeutet unser Co-Preneur-Ansatz, dass wir uns wie Mitgründer in Ihr Team einbetten: direkt in Ihren Kredit- und Risikoprozessen arbeiten, Annahmen hinterfragen und echte Tools statt Foliensätze liefern. Wir übernehmen KI-Engineering, Security und Compliance, während Ihre Kreditexperten Methodik und Governance steuern – sodass Sie den Aufwand der manuellen Kreditrisikobewertung reduzieren können, ohne bei Kontrolle oder Qualität Abstriche zu machen.
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