Diese Seite wurde aus dem Englischen übersetzt.
Finanzdienstleistungen
Ein KI-Tool zur Kreditrisiko- und Ausfallanalyse bauen
Kliv ist ein KI-App-Baukasten. Beschreiben Sie Ihren Prozess zur Kreditrisiko- und Ausfallanalyse, und Kliv baut eine echte App für Kreditakten, Watchlist-Regeln, datierte Ratings, Prüf-Warteschlangen, Dashboards und richtlinienbasierte Antworten.
Geben Sie Ihre Idee einfach in das Textfeld ein, und AI baut sie für Sie
Was ist Kliv?
Kliv ist kein Blackbox-Scoring-Produkt – es ist eine KI, die Software für Sie baut.
Sie beschreiben in einfachen Worten die App, die Ihr Kreditteam braucht, und Kliv baut sie: die Datenbank, die Kreditakten, die Watchlist-Regeln, die Prüf-Warteschlangen, die Memos, die Dashboards, die Zugriffsregeln und den richtlinienbasierten Agenten. Sie besitzen sie, betreiben sie auf Ihren eigenen Konten und ändern sie später, indem Sie es sagen. Es ist keine Vorlage.
Auf dieser Seite ist diese App ein Tool zur Kreditrisiko- und Ausfallanalyse. Kliv baut alle Arten von Web-Apps; hier geht es darum, den Risikoprozess zu strukturieren und die Entscheidungsspur zu bewahren.
Warum das Kreditbuch Regeln drum herum braucht
Ein Kreditgeber hat vielleicht schon Frühwarnsignale: verspätete Zahlungen, veraltete Kreditnehmer-Finanzdaten, verletzte Covenants und geänderte Ratings. Das Problem ist oft, dass diese Signale über mehrere Systeme und ein geteiltes Laufwerk verstreut liegen.
Kliv baut die Struktur rund um das Kreditbuch. Kredite, Kreditnehmerdossiers, Ratings, Watchlist-Regeln, Prüfzuweisungen, Memos und Dashboards werden zu Datensätzen, die Ihr Team abfragen und prüfen kann.
Die Spalten hinter dem Rating
Die Datensätze, die einen Risikoprozess belastbar machen.
Der Kredit
Konditionen, Sicherheiten, Zinssatz und jede Zahlung werden als datierte Zeilen gespeichert, sodass „zwölf Tage überfällig“ aus Datensätzen berechnet wird.
Das Kreditnehmerdossier
Finanzberichte werden nach ihrem Covenant-Zeitplan hochgeladen. Ein fehlender Bericht ist selbst ein Signal, und die App weiß, wie veraltet er ist.
Das Rating
Ein Rating aus einem Score, einem Auskunfteifeed oder dem Urteil eines Analysten landet als datierte Zeile mit Autor. Die Historie wird bewahrt statt überschrieben.
Die Watchlist
Regeln, die Sie in einfachen Worten festlegen – etwa zwei verspätete Zahlungen plus veraltete Finanzdaten –, können nächtlich laufen und Kredite zur Prüfung hochstufen.
Die Prüf-Warteschlange
Jeder markierte Kredit wird zu einer Zuweisung mit angehängtem Dossier. Memos, Entscheidungen und abweichende Voten bleiben mit Namen und Daten am Kredit.
Der Richtlinien-Agent
Der Agent beantwortet Analysten aus Ihrer Kreditrichtlinie und früheren Ausschuss-Memos, nennt den Abschnitt und sieht dabei nur Kredite, die dieser Analyst sehen darf.
Ein Beispiel: Jonas’ Objektfinanzierer
So könnte ein Kreditteam es nutzen. Es ist nur ein Beispiel – Sie würden Ihr eigenes Portfolio, Ihre Signale, Richtlinien, Prüfrollen und Reporting-Bedürfnisse beschreiben.
Ein Signal stuft einen Kredit hoch
Ein Objektkredit über 148.500 € zahlt 12 Tage zu spät, im selben Monat, in dem ein Covenant-Test scheitert. Der nächtliche Regel-Lauf stuft ihn auf die Watchlist hoch.
Die Prüf-Warteschlange bringt Kontext
Der Kredit erscheint auf der Liste eines Senior-Analysten mit angehängten Kreditnehmerdossiers, Zahlungszeilen, Covenant-Historie und Rating-Historie.
Das Memo zitiert die Richtlinie
Der Analyst entwirft das Prüf-Memo. Der Agent liefert den Abschnitt der Kreditrichtlinie zur Covenant-Behebung und einschlägige Ausschuss-Präzedenzfälle, mit Quellenangaben.
Die Entscheidung behält Historie
Der Ausschuss stuft den Kredit herab und legt einen Sanierungsplan fest. Das neue Rating ist eine frische Zeile neben der alten, mit Autor, Datum und Begründung.
Der Prüfer kann der Spur folgen
Ein Jahr später kann das Team beantworten, wer das Rating wann und auf welcher Grundlage geändert hat, indem es die Kreditakte abfragt.
Beschreiben Sie das Risiko-Tool, das Sie wollen
Kliv baut aus Ihrer Beschreibung – nennen Sie also Kreditakten, Datenquellen, Watchlist-Regeln, Zuweisungen, Memo-Anforderungen, Zugriffsrollen und Dashboards. Drei Beispiele:
Kredit-Watchlist-Dashboard
Signale nächtlich per Regel hochgestuft.
“Bau ein Tool zur Kreditrisiko- und Ausfallanalyse für unser Team in der Objektfinanzierung. Verfolge 600 Kredite mit Konditionen, Sicherheiten, Zahlungshistorie, Kreditnehmer-Finanzdaten, Covenant-Fristen, datierten Risiko-Ratings und Watchlist-Regeln für verspätete Zahlungen und veraltete Finanzdaten. Markierte Kredite sollen mit Zuweisungen in Prüf-Warteschlangen landen.”
Covenant-Tracking-Portal
Finanzdaten fällig, angemahnt und datiert.
“Bau einen Covenant-Tracker für unser Firmenkreditteam. Jeder Kredit soll Berichtspflichten, Fälligkeiten, Kreditnehmer-Uploads, Analystenzuweisung, Warnungen bei überfälligen Berichten und ein Dashboard auflisten, das veraltete Finanzdaten nach Betreuer und Portfoliosegment zeigt.”
Ausschuss-Memo-Zentrale
Ratings und Begründungen aktenkundig.
“Bau ein Tool für den Kreditausschuss. Analysten sollen Prüf-Memos zu markierten Krediten entwerfen, Richtlinienzitate anhängen, Entscheidungen als neue datierte Ratings mit Autor und Begründung festhalten und die vollständige Rating-Historie an jedem Kredit behalten.”
Gebaut, wie es die Prüfung erwartet
Ratings sind reine Anhang-Historie. Eine Rating-Änderung fügt eine Zeile hinzu, statt die Vergangenheit zu bearbeiten. Das hält die Prozessspur klar.
Sichtlinien folgen Rollen und Zuweisungen. Eine Junior-Analystin kann ihr zugewiesenes Buch lesen; der Chief Credit Officer kann das Portfolio lesen; Kreditnehmer sind in diesem Tool keine Nutzer. Die Datenbank wendet diese Regeln auf Berichte und Agenten-Antworten an.
Der Richtlinien-Agent bleibt im Ordner. Er antwortet aus der Kreditrichtlinie und den Memos, die Sie laden, nennt Abschnitt und Seite und legt jeden Austausch am betreffenden Kredit ab.
Konzentration kann eine Live-Seite sein. Das Exposure nach Branche, Sicherheitenart und Rating-Band kann aus denselben Zeilen stammen, die die Warteschlange liest, jeden Morgen aktuell.
Ein Kreditbereich bleibt selten bei einem einzigen Tool; interne Tools auf Kliv ist der Ort, an dem der Rest der Warteschlange des Middle Office gebaut wird.
Häufige Fragen
Was genau ist Kliv?
Kliv ist ein KI-App-Baukasten. Sie beschreiben die Kreditrisiko-App, die Sie brauchen, und Kliv baut die Kreditakten, Regeln, Warteschlangen, Dashboards, Zugriffe und den richtlinienbasierten Agenten.
Bekomme ich eine echte App oder eine Vorlage?
Eine echte App. Sie wird um Ihr Portfolio, Ihre Risikoregeln, Prüfrollen, Ihren Ausschussprozess und Ihre Berichte herum gebaut.
Kann ich sie nach dem Bau ändern?
Ja. Sie können Felder hinzufügen, Watchlist-Regeln ändern, Berichte ergänzen, Rollen überarbeiten oder Memo-Abläufe anpassen, indem Sie es sagen.
Sagt Kliv voraus, welche Kredite ausfallen werden?
Nein. Ihre Scores stammen aus Ihrem eigenen Scoring-Prozess, aus Auskunfteifeeds oder von Analysten. Kliv speichert sie mit Daten und Autoren, wendet Ihre Regeln an und bewahrt die Entscheidungsspur.
Wo liegen die Portfoliodaten?
In der eigenen Datenbank der App, wo Ihr Team sie abfragen, exportieren und mit dem Kernsystem abgleichen kann, wenn Prüfer fragen.
Können wir steuern, wer Kreditnehmer-Finanzdaten sieht?
Ja. Zuweisung und Rolle entscheiden über die Sichtlinien, und die Regeln halten über Seiten, Suchen, Exporte und Agenten-Antworten hinweg.
Kann der Agent ein Ausschuss-Memo schreiben?
Er kann aus den Zeilen des Kredits und Ihren Richtliniendokumenten entwerfen und beide zitieren. Empfehlung und Unterschrift bleiben menschlich.
Können Watchlist-Regeln automatisch laufen?
Ja. Regeln können nach einem nächtlichen Zeitplan laufen und Kredite in Prüf-Warteschlangen hochstufen, wenn Signale zutreffen.
Können Dashboards das Konzentrationsrisiko zeigen?
Ja. Das Exposure nach Branche, Sicherheitenart und Rating-Band kann aus denselben Kreditzeilen berechnet werden.
Kann ich Kliv später verlassen?
Ja. Der Code der App wird mit Ihrem eigenen Git-Repository synchronisiert, und Ihre Daten lassen sich exportieren.
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