fulfin, der führende Anbieter von flexiblen Finanzierungslösungen für KMUs in der digitalen Wirtschaft, gibt bekannt, dass seine Forschungs- und Entwicklungsarbeit im Bereich "Objektive KI-gestützte Kreditentscheidungen für KMUs in Echtzeit" in Höhe von über 4 Millionen Euro von der Bundesregierung Deutschlands anerkannt wurde. Für seine wegweisende Arbeit wird das Unternehmen eine Forschungsförderung in Höhe von 1,1 Millionen Euro erhalten.
Dem Fintech-Unternehmen wird zudem das BSFZ-Siegel von der Bescheinigungsstelle Forschungszulage (BSFZ) verliehen, welches den zukunftsweisenden Charakter der inhouse entwickelten Produktinnovation im Bereich der KI-gestützten Risikoprüfung würdigt.
fulfin wurde 2018 von Nathan Evans und Dr. Alfred Gruber gegründet, um die Voraussetzungen für KMUs in Kreditantragsprozessen radikal zu verbessern. Samarth Mehrotra, Head of Data & AI, ist seit 2019 bei fulfin, und hat das Unternehmen auf dem Weg zum Vorreiter in der datengetriebenen Kreditvergabe federführend begleitet. fulfin hat erfolgreich die Möglichkeiten genutzt, die sich durch Open-Banking-Regulierungen und neueste Data Science Entwicklungen ergeben haben. Dabei wurden KI-Modelle und statistische Methoden wie NLP, LLMs, baumbasierte ML-Modellierung und SHAP-Werte im gesamten Kreditvergabeprozess effektiv nutzbar gemacht. Das Ergebnis der erheblichen Investitionen in einen KI-gestützten Bonitätsbewertungsansatz ist eine unternehmenseigene Finanzierungsplattform, die Kreditentscheidungen quasi sofort und ohne menschliche Voreingenommenheit ermöglicht.
Aufgrund der aufwendigen manuellen Komponente der Risikoanalyse in traditionellen Banken und bei bankenunabhängigen Finanzanbietern haben Faktoren wie das Alter, die Unternehmensart, der Standort usw. oft immer noch einen kaum zu begründenden negativen Einfluss auf die Kreditentscheidungen. Der von fulfin verwendete KI-gestützte Algorithmus zur Berechnung der Kreditfähigkeit basiert auf Transaktionsdaten aus dem digitalen Kontoblick und berücksichtigt keine Variablen, die potenziell diskriminierend sein könnten. Dies ermöglicht eine grundlegend inklusivere Kreditvergabe. Menschlicher Bias, welcher in den Prozessen traditioneller Banken verankert sein kann, wird beseitigt. fulfin verwendet SHAP-Werte, um sicherzustellen, dass Entscheidungen, die von den KI-Modellen getroffen werden, erklärbar sind und auf spezifische finanzielle KPIs zurückgeführt werden können.
Samarth Mehrotra, Head of Data & AI bei fulfin, betont: "Kreditentscheidungen werden von Kreditgebern oft auf der Grundlage der "Ausfallswahrscheinlichkeit" (PD) getroffen. Die zugrundeliegenden PD-Werte stammen in der Regel von Wirtschaftsauskunfteien und sind häufig zum Nachteil junger, schnell wachsender Unternehmen voreingenommen, da sie auf statischen Datenquellen wie Jahresabschlüssen beruhen. Durch die hauseigene Entwicklung eines neuen Entscheidungsmechanismus auf Basis von Open-Banking-Daten in Echtzeit, stellt fulfin den Status quo in der Kreditvergabe infrage."
Im traditionellen Bankwesen dauert die Bearbeitung von Kreditanträgen in der Regel mehrere Tage bis Wochen. Dies ist vor allem darauf zurückzuführen, dass man sich maßgeblich auf einen erfahrenen Risk Manager verlässt, um eine Entscheidung zu treffen. Der datengetriebene Ansatz von fulfin ermöglicht es allerdings, Kreditentscheidungen quasi sofort und nahezu ohne das Zutun eines Risk Managers zu treffen. Die Rolle eines Risk Managers wandelt sich nun von einem "Entscheidungsträger" zu einem "Entscheidungsprüfer", der das Ergebnis des Algorithmus kontrolliert. Dadurch kann eine größere Anzahl von Kreditanträgen bearbeitet werden und eine kostengünstigere Kreditvergabe für KMUs ist möglich.
Die Förderung in Höhe von €1,1 Millionen und das BSFZ-Siegel sind wichtige Meilensteine für fulfin. Das Unternehmen setzt seine Mission fort, die Finanzierungsmöglichkeiten für KMUs zu verbessern und ihnen den Zugang zu schnellen und flexiblen Krediten zu ermöglichen.
Dem Fintech-Unternehmen wird zudem das BSFZ-Siegel von der Bescheinigungsstelle Forschungszulage (BSFZ) verliehen, welches den zukunftsweisenden Charakter der inhouse entwickelten Produktinnovation im Bereich der KI-gestützten Risikoprüfung würdigt.
fulfin wurde 2018 von Nathan Evans und Dr. Alfred Gruber gegründet, um die Voraussetzungen für KMUs in Kreditantragsprozessen radikal zu verbessern. Samarth Mehrotra, Head of Data & AI, ist seit 2019 bei fulfin, und hat das Unternehmen auf dem Weg zum Vorreiter in der datengetriebenen Kreditvergabe federführend begleitet. fulfin hat erfolgreich die Möglichkeiten genutzt, die sich durch Open-Banking-Regulierungen und neueste Data Science Entwicklungen ergeben haben. Dabei wurden KI-Modelle und statistische Methoden wie NLP, LLMs, baumbasierte ML-Modellierung und SHAP-Werte im gesamten Kreditvergabeprozess effektiv nutzbar gemacht. Das Ergebnis der erheblichen Investitionen in einen KI-gestützten Bonitätsbewertungsansatz ist eine unternehmenseigene Finanzierungsplattform, die Kreditentscheidungen quasi sofort und ohne menschliche Voreingenommenheit ermöglicht.
Aufgrund der aufwendigen manuellen Komponente der Risikoanalyse in traditionellen Banken und bei bankenunabhängigen Finanzanbietern haben Faktoren wie das Alter, die Unternehmensart, der Standort usw. oft immer noch einen kaum zu begründenden negativen Einfluss auf die Kreditentscheidungen. Der von fulfin verwendete KI-gestützte Algorithmus zur Berechnung der Kreditfähigkeit basiert auf Transaktionsdaten aus dem digitalen Kontoblick und berücksichtigt keine Variablen, die potenziell diskriminierend sein könnten. Dies ermöglicht eine grundlegend inklusivere Kreditvergabe. Menschlicher Bias, welcher in den Prozessen traditioneller Banken verankert sein kann, wird beseitigt. fulfin verwendet SHAP-Werte, um sicherzustellen, dass Entscheidungen, die von den KI-Modellen getroffen werden, erklärbar sind und auf spezifische finanzielle KPIs zurückgeführt werden können.
Samarth Mehrotra, Head of Data & AI bei fulfin, betont: "Kreditentscheidungen werden von Kreditgebern oft auf der Grundlage der "Ausfallswahrscheinlichkeit" (PD) getroffen. Die zugrundeliegenden PD-Werte stammen in der Regel von Wirtschaftsauskunfteien und sind häufig zum Nachteil junger, schnell wachsender Unternehmen voreingenommen, da sie auf statischen Datenquellen wie Jahresabschlüssen beruhen. Durch die hauseigene Entwicklung eines neuen Entscheidungsmechanismus auf Basis von Open-Banking-Daten in Echtzeit, stellt fulfin den Status quo in der Kreditvergabe infrage."
Im traditionellen Bankwesen dauert die Bearbeitung von Kreditanträgen in der Regel mehrere Tage bis Wochen. Dies ist vor allem darauf zurückzuführen, dass man sich maßgeblich auf einen erfahrenen Risk Manager verlässt, um eine Entscheidung zu treffen. Der datengetriebene Ansatz von fulfin ermöglicht es allerdings, Kreditentscheidungen quasi sofort und nahezu ohne das Zutun eines Risk Managers zu treffen. Die Rolle eines Risk Managers wandelt sich nun von einem "Entscheidungsträger" zu einem "Entscheidungsprüfer", der das Ergebnis des Algorithmus kontrolliert. Dadurch kann eine größere Anzahl von Kreditanträgen bearbeitet werden und eine kostengünstigere Kreditvergabe für KMUs ist möglich.
Die Förderung in Höhe von €1,1 Millionen und das BSFZ-Siegel sind wichtige Meilensteine für fulfin. Das Unternehmen setzt seine Mission fort, die Finanzierungsmöglichkeiten für KMUs zu verbessern und ihnen den Zugang zu schnellen und flexiblen Krediten zu ermöglichen.
