Künstliche Intelligenz ermöglicht standardisierte Analyse von großen Datenmengen: Analyse zeigt 2020 steigende Kreditrisiken im Mittelstand
Hamburg (ots)
- Euler Hermes Rating entwickelt erstmals Algorithmus für fundierte, standardisierte Bewertung von Kreditrisiken und ergänzt damit bisherige automatisierte Analyse - Algorithmus analysiert dazu sowohl interne als auch externe Daten und gewichtet sie gemäß Scorecard der TRIBRating Methoden - Wahrscheinlichkeit, dass Mittelständler Kredite nicht oder nur teilweise bedienen können, steigt 2020 weiter an - insbesondere Automobilzulieferer, Textilindustrie und Transportbranche mit steigenden Risiken - Kreditrisiken wichtiger Vorbote für steigende Zahlungsverzögerungen und -ausfälle sowie Insolvenzen
Nicht nur die Insolvenzen steigen nach Prognosen von Euler Hermes 2020 in Deutschland wieder an, sondern auch die Kreditrisiken der deutschen Mittelständler. Bei den kleinen und mittelständischen Unternehmen (KMU) und Mid-Caps zeichnet sich diese Entwicklung punktuell allerdings schon länger ab - analog zur schwachen wirtschaftlichen Entwicklung. Nun scheint sich der Trend jedoch zu intensivieren. Zu diesem Schluss kommt die aktuelle Studie des weltweit führenden Kreditversicherers Euler Hermes und TRIBRating, dem länderübergreifenden Service von Euler Hermes Rating in Zusammenarbeit mit Moody's Investors Service für europaweit einheitliche Bonitätsbewertungen von mittelständischen Unternehmen. Mit Hilfe von künstlicher Intelligenz hat ein eigens von Euler Hermes Rating entwickelter Algorithmus (TRIBBot ) dazu Unternehmensdaten von 22.000 deutschen KMU und Mid-Caps analysiert und gemäß der TRIBRating-Methoden (Scorecard) gewichtet.
Quantensprung: Dank KI standardisierte Analyse von großen Datenmengen
"Bisher waren vor allem Insolvenzen gut messbar", sagt Ron van het Hof, CEO von Euler Hermes in Deutschland, Österreich und der Schweiz. "Die Analyse von Kreditrisiken erfolgt in den Euler-Hermes-Systemen bereits seit einigen Jahren zu großen Teilen automatisiert. Neu ist nun der Einsatz eines Algorithmus' in unserem Rating-Geschäft. Dank künstlicher Intelligenz können wir dort große Datenmengen standardisiert analysieren. Das ist ein echter Quantensprung - zumal der Abgleich mit historischen Daten und unseren internen Bonitätsanalysen zeigt, dass der Algorithmus bereits geringe negative Veränderungen der Wirtschaft unmittelbar bei den Kreditrisiken abbildet."
Steigende Kreditrisiken sind ein wichtiger Frühindikator für zu erwartende negative Entwicklungen:
"Steigende Kreditrisiken bedeuten, dass mehr Firmen wahrscheinlich ihre Kredite nicht oder nur teilweise zurückzahlen können", sagt Van het Hof. "Das betrifft Bankkredite ebenso wie Avale oder Anleihen, alternative Finanzierungen sowie Lieferantenkredite. Diese Entwicklung ist die erste in einer Negativspirale: Zuerst steigen Kreditrisiken, anschließend die Zahlungsverzögerungen und tatsächlichen Zahlungsausfälle und in einem dritten Schritt die Insolvenzen."
Algorithmus berücksichtigt historische und aktuelle Daten sowie Zukunftsprognosen
Der TRIBBot analysiert eine große Menge an internen und externen Unternehmensdaten und berücksichtigt dabei insbesondere Finanzrisiken (z.B. Größe, Profitabilität, Entschuldungspotenzial, Kapitalstruktur, Zinsdeckung), aber auch Geschäfts- (z.B. individuelle Marktposition und Konzentrationsrisiken) und Branchenrisiken (Prognosen zur künftigen Branchenentwicklung, Volatilität bzw. Anfälligkeit für negative Entwicklungen). Durch die Integration von sowohl aktuellen Daten als auch Prognosen und die Erwartung von zukünftigen Entwicklungen sowie die entsprechende Gewichtung hat der TRIBBot eine hohe Treffsicherheit bei den standardisierten Bewertungen.
"Mittelständler sind durch ihre häufig starke Spezialisierung zum Teil anfälliger für negative Entwicklungen, sodass sie sich als sehr guter Indikator für künftige Trends erwiesen haben", sagt Kai Gerdes, Direktor Analyse bei Euler Hermes Rating. "Im dritten Quartal 2018 haben wir bei deutschen Mittelständlern erstmals nach drei Jahren wieder steigende Kreditrisiken gesehen. Dieser kurzzeitige Anstieg der Risiken erfolgte analog zur schwachen wirtschaftlichen Entwicklung der deutschen Wirtschaft. Unser Algorithmus reagiert auch bei solchen punktuellen Veränderungen sofort. Zudem deckt er sich mit der Bonitätsbewertung unserer internen Kreditanalysesysteme."
Im zweiten Quartal 2019 wiederholte sich dieser Vorgang und das negative Wachstum des Bruttoinlandsprodukts zum Vorquartal war umgehend in den leicht steigenden Kreditrisiken sichtbar.
"Der darauffolgende Anstieg bei den Kreditrisiken im 2. Halbjahr des vergangenen Jahres war jedoch gravierender und geht über die normale Folgereaktion auf eine wirtschaftliche Abkühlung hinaus", sagt Gerdes. "Damit zeichnet sich eine grundlegende Trendwende ab, die sich nach unserer Einschätzung das ganze Jahr über fortsetzen wird. Das deckt sich auch mit der Euler Hermes Insolvenzprognose."
Auch bei Branchenrisiken "prognosesicher": Automobilzulieferer mit größtem Anstieg
Auch bei den Branchen erweist sich der Algorithmus als recht "prognosesicher": So zeigt der TRIBBot den stärksten Anstieg der Kreditrisiken im 2. Halbjahr 2019 wenig überraschend bei den Automobilzulieferern , die nicht nur mit steigenden politischen und wirtschaftlichen Risiken konfrontiert sind, sondern zusätzlich mit einem grundlegenden strukturellen Wandel zu kämpfen haben. Diese Kombination lässt Kreditrisiken in der Branche überproportional ansteigen. Auch bei Automobilherstellern ist ein Anstieg sichtbar - allerdings fällt dieser geringer aus, da die Hersteller einen Teil durch ihre Marktstellung und stärkere Diversifizierung abfedern können.
"Bei fast allen Branchen in Deutschland zeigen sich aktuell steigende Kreditrisiken", sagt Gerdes. "Neben der Automobilbranche sind vor allem die Papierindustrie, Textil, Rohstoffe, und Transport- und Logistik Treiber der Negativentwicklung. Diese Branchen weisen auch insgesamt mit das höchste Kreditrisiko auf. Eher überraschend hingegen ist die Tatsache, dass bei Software- und IT-Dienstleistungen Kreditrisiken ebenfalls überdurchschnittlich gestiegen sind - wenngleich das Kreditrisiko in dieser Branche auch weiterhin deutlich niedriger ist als bei der Gesamtheit des deutschen Mittelstands."
Rühmliche Ausnahmen bei der aktuellen Abwärtsspirale in der wirtschaftlichen Schwächephase sind die Telekommunikations-, Bau- und Pharmabranche. Diese Sektoren profitieren am stärksten vom anhaltend robusten Binnenkonsum und dem anhaltenden Bau-Boom in Deutschland.
Die vollständige Studie zur Entwicklung der Kreditrisiken im deutschen Mittelstand finden Sie hier: http://ots.de/UC6gpT
Die Analyse zur Entwicklung der weltweiten Insolvenzen finden Sie hier: http://ots.de/EskSHn
Die Analyse zur Entwicklung der Großinsolvenzen in Deutschland finden Sie hier: http://ots.de/zr09lb
Euler Hermes ist weltweiter Marktführer im Kreditversicherungsgeschäft und anerkannter Spezialist für Kaution und Garantien, Inkasso sowie Schutz gegen Betrug oder politische Risiken. Das Unternehmen verfügt über mehr als 100 Jahre Erfahrung und bietet seinen Kunden umfassende Finanzdienstleistungen an, um sie im Liquiditäts- und Forderungsmanagement zu unterstützen. Über das unternehmenseigene Monitoring-System verfolgt und analysiert Euler Hermes täglich die Insolvenzentwicklung von mehr als 40 Millionen kleiner, mittlerer und multinationaler Unternehmen. Insgesamt umfassen die Expertenanalysen Märkte, auf die 92% des globalen Bruttoinlandsprodukts (BIP) entfallen. Mit dieser Expertise macht Euler Hermes den Welthandel sicherer und gibt den weltweit über 66.000 Kunden das notwendige Vertrauen in ihre Geschäfte und deren Bezahlung. Als Tochtergesellschaft der Allianz und mit einem AA-Rating von Standard & Poor's ist Euler Hermes im Schadensfall der finanzstarke Partner an der Seite seiner Kunden. Das Unternehmen mit Hauptsitz in Paris ist in über 50 Ländern vertreten und beschäftigt rund 5.800 Mitarbeiter weltweit. 2018 wies Euler Hermes einen konsolidierten Umsatz von EUR 2,7 Milliarden Euro aus und versicherte weltweit Geschäftstransaktionen im Wert von EUR 962 Milliarden.
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