Wie der KI-Boom die Kreditvergabe verändert
Der Start von ChatGPT und der folgende KI-Boom hinterlassen Spuren in der Risikoeinschätzung der Banken. EZB-Experten haben analysiert, welche Firmen profitieren – und wer zurückfällt.
Künstliche Intelligenz bringt Gewinner und Verlierer hervor. Wer zu welcher Seite gehört, ist noch offen. Banken können auf die Antwort aber nicht warten. Über ihre Firmenkunden führen sie eine Zahl, über die selten gesprochen wird. Sie gibt an, wie wahrscheinlich es ist, dass der Kunde innerhalb eines Jahres ausfällt. Die Zahl fließt in Kreditlimits, Zinsen und Risikovorsorge ein und entscheidet mit darüber, wer wie viel Geld bekommt.
So wird deutlich, wie sehr eine Bank einer Firma vertraut, dass sie ihren Kredit zurückzahlt. Seit dem Start von ChatGPT Ende 2022 hat sich dieses Vertrauen verschoben. Das zeigt ein neues Arbeitspapier, das die EZB veröffentlicht hat. Die Autoren prüften, wie sich die Risikoschätzungen der Banken für Firmen in Deutschland, Frankreich, Italien und Spanien veränderten, als das öffentliche Interesse an KI stieg – mit teils überraschenden Ergebnissen.
Rückenwind für Kanzleien und Softwarehäuser
Im Vergleich zu anderen Branchen haben Banken das geschätzte Ausfallrisiko von Unternehmen, die stark von KI betroffen sind, nach unten korrigiert. Dazu gehören etwa Rechts- und Steuerberatung, Softwareentwicklung und Verlage. Das öffentliche Interesse an KI war bis Herbst 2022 gering und sprang mit ChatGPT nach oben. Mit dem Interesse sank auch die Risikoschätzung der Banken für diese Firmen. Die Kreditinstitute sehen KI für diese Firmen offenbar eher als Chance denn als Gefahr.
Bei der Untersuchung stützen sich die EZB-Fachleute auf das Kreditregister AnaCredit der Notenbanken im Euroraum, in dem Banken ihre Firmenkredite ab 25.000 Euro samt Risikoschätzung melden. Die Forscher werteten rund 6,8 Mio. Einträge zu nicht börsennotierten Firmen aus den Jahren 2021 bis 2024 aus. Wie stark eine Branche von KI betroffen ist, entnahmen sie Messungen anderer Forscher, das Interesse an KI lasen sie an Google-Suchen und Wikipedia-Aufrufen ab.
Weniger zuversichtlich sind die Banken bei Unternehmen, die viel Personal für ihren Umsatz brauchen. Bei ihnen fällt die bessere Einschätzung nicht einmal halb so stark aus. KI kann dort Kosten senken, aber auch das Geschäftsmodell infrage stellen. Als Beispiel nennen die Autoren den Callcenter-Betreiber Teleperformance. Die Aktie des französischen Unternehmens fiel im Februar 2024 an einem Tag zeitweise um fast 30%, nachdem der Zahlungsdienstleister Klarna mitgeteilt hatte, sein KI-Assistent erledige die Arbeit von rund 700 Vollzeitkräften im Kundenservice.
Vorsprung der Großen schmilzt
Interessant ist auch ein zweiter Befund. Marktführer galten bei Banken bisher als die besseren Schuldner. In KI-nahen Branchen schrumpft dieser Vorsprung. Die Banken schätzen zwar auch die Großen besser ein als vor dem KI-Boom, die Kleinen aber noch deutlich besser.
Vor dem Start von ChatGPT zeigte sich dieser Effekt nicht. Erst danach begann der Vorsprung der Marktführer zu schrumpfen, und zwar umso stärker, je weiter vorn eine Firma in ihrem Markt lag. Auch beim Kredit verschob sich das Bild zugunsten der Kleinen. Verglichen mit den kleinsten Wettbewerbern entwickelte sich bei Marktführern das Kreditvolumen schwächer, ihre Bankbeziehungen endeten häufiger, und neue Geldgeber kamen seltener hinzu.
Nicht jede Bank urteilt gleich. Viele Firmen leihen sich Geld bei mehreren Banken. Die Forscher konnten deshalb vergleichen, wie verschiedene Banken dasselbe Unternehmen einschätzen. Banken, die sich in der Branche gut auskennen, senkten ihre Risikoschätzung für KI-nahe Firmen deutlich stärker als die übrigen Geldgeber derselben Firma. Als Branchenkenner gilt in der Studie eine Bank, die vor dem Start von ChatGPT mehr als ein Zehntel ihrer Firmenkredite in dieser Branche vergeben hatte.
Banken mit einer langjährigen Kundenbeziehung urteilten dagegen nicht anders als die übrigen. Bei einer neuen Technologie zähle Branchenwissen offenbar mehr als die Nähe zum einzelnen Kunden, folgern die Autoren.
Haben die Banken recht?
Ob die Banken recht behalten, ist offen. Einen ersten Hinweis gibt es bei den Marktführern. Sie gerieten bisher seltener in Zahlungsrückstand als kleinere Wettbewerber. In KI-nahen Branchen hat sich dieser Abstand verringert. Die Autoren sehen in ihren Ergebnissen auch ein Thema für die Bankenaufsicht. Sollten die Banken die Chancen der KI überschätzen, hätten Firmen in diesen Branchen zu leicht Kredit bekommen. Betroffen wären dann vor allem die spezialisierten Banken, die diese Firmen am positivsten bewerten.