Kundengeschichten
Rationalisierung der Kreditwürdigkeitsprüfung mit KI-gestützter Dokumentenextraktion
Eine führende europäische Geschäftsbank hat sich mit Xebia zusammengetan, um ihren Kreditvergabeprozess mit einer KI-gestützten Dokumentenextraktionszentrale zu optimieren. Dadurch wird die Zeit für manuelle Überprüfungen reduziert, die Entscheidungsgeschwindigkeit erhöht und Experten für höherwertige Analysen freigesetzt.
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Über den Kunden
Eine europäische Geschäftsbank, die sich auf die Finanzierung von Großprojekten spezialisiert hat, ist für ihren strengen Ansatz bei der Kreditvergabe bekannt. Ihr Erfolg hängt von der sorgfältigen Bewertung komplexer Kreditanträge ab, um fundierte, verantwortungsvolle Kreditentscheidungen zu treffen und gleichzeitig zeitnahe Antworten an die Kunden zu liefern.
Die manuelle Prüfung von Dokumenten verlangsamte die Kreditentscheidungen und vergeudete die Zeit der Experten.
Warum
Ein benutzerdefinierter KI-gestützter Extraktions-Hub rationalisierte die Underwriting-Vorbereitung.
Was
Schnelleres Underwriting, weniger manuelle Arbeit und stärkere Konzentration auf Expertenanalysen.
Wie
Wenn die manuelle Überprüfung zu einem Engpass wird
Für das Underwriting neuer Kredite mussten Teams von Fachleuten Hunderte von Seiten verschiedenster Dokumente für jeden Antrag durchsehen - Antragsdetails, Projektspezifikationen, Marktanalysen und Finanzberichte, alle in unterschiedlichen Formaten und Layouts. Diese manuelle Extraktion von Schlüsselinformationen beanspruchte etwa 25 % der etwa 10-tägigen Zeitspanne, die für den Entwurf eines Transaktionsvorschlags für den Kreditausschuss benötigt wurde. Das Ergebnis war ein erheblicher Engpass, der die Aufmerksamkeit der Experten von höherwertigen Arbeiten wie Analysen und Risikobewertungen ablenkte, die Entscheidungsfindung verlangsamte und die operative Effizienz verringerte.
Ein intelligenter, maßgeschneiderter KI-Hub zur Extraktion von Dokumenten
In Zusammenarbeit mit Xebia wollte die Bank ihren Kreditprüfungsprozess durch eine KI-gestützte Lösung verbessern. Die Ingenieure von Xebia entwickelten gemeinsam ein MVP, das auf der Xtractor-Plattform aufbaut. Dabei arbeiteten sie eng mit den Underwriting-Experten zusammen, um deren Wissen in prompt-basierten Fragebögen zu erfassen, die eine präzise, strukturierte Informationsextraktion ermöglichen.
Das System zieht automatisch wichtige Details aus großen, unterschiedlichen Dokumentensätzen und liefert Antworten mit direkten Verweisen auf die Quelldokumente zur einfachen Überprüfung und vollständigen Nachvollziehbarkeit. Dies reduziert nicht nur den Zeitaufwand für die manuelle Überprüfung, sondern schafft auch Vertrauen in die Ergebnisse der KI bei den Experten. Die gesamte Plattform läuft sicher auf Azure innerhalb des privaten Netzwerks der Bank, mit robuster Authentifizierung über Azure Entra ID, skalierbarer Container-Bereitstellung und modernen CI/CD-Verfahren, um Zuverlässigkeit und einfache Wartung zu gewährleisten.
Die geschäftlichen Auswirkungen
Obwohl die quantitativen Gewinne noch gemessen werden, hat die KI-gestützte Extraktionszentrale bereits den manuellen Aufwand für die Erstellung von Underwriting-Vorschlägen reduziert. Experten verbringen weniger Zeit mit dem Durchsuchen von Dokumenten und mehr Zeit mit aussagekräftigen Analysen und Risikobewertungen, wodurch sich die Genehmigungszeit von insgesamt 10 Tagen verkürzt. Die eingebaute Transparenz durch Dokumentenzitate sorgt für hohe Genauigkeit und Vertrauen in die von der KI generierten Erkenntnisse. Durch die Standardisierung von Extraktions-Workflows mit wiederverwendbaren Fragebögen sorgt die Lösung für einen agileren, effizienteren und zuverlässigeren Kredit-Underwriting-Prozess, der schnellere und fundiertere Kreditentscheidungen ermöglicht.
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