Kontotransaktionen zeigen, wie es einem Unternehmen wirklich geht. Für Kreditteams ist die Analyse unbearbeiteter monatlicher PDF-Kontoauszüge jedoch unübersichtlich und mühsam.
Kreditgeber setzen auf Open Banking, weil sich strukturierte Daten leichter in der Kreditprüfung nutzen lassen. Das Problem: Die meisten KMU-Kreditnehmer lehnen es klar ab. Sie schützen ihre Live-Bankdaten sehr konsequent.
Wenn Kreditgeber eine Open-Banking-Verbindung erzwingen, entsteht Reibung – und gute Unternehmen brechen den Antrag ab. Akzeptiert der Kreditgeber hingegen unbearbeitete PDF-Kontoauszüge, versinkt das Kreditprüfungsteam in manueller Datenerfassung, was Entscheidungen um Tage verzögert.
Ein Lose-lose-Szenario: Als Kreditgeber opfern Sie entweder Conversion Rate oder operative Geschwindigkeit.
Heute stellen wir unsere eigene Funktion zur Kontoauszugsanalyse vor, um genau das zu ändern!
Wir haben einen deterministischen KI-Workflow entwickelt, der die rohen, uneinheitlichen PDFs verarbeitet, die Kreditnehmer einreichen, und sofort strukturierte Daten auf Open-Banking-Niveau ausgibt, die Kreditprüfer benötigen. Wir haben ihn speziell darauf trainiert, die chaotische Sprache von Banken, verborgene Intermediäre, komplexe Auszugsarten, schwer verständliche Händlercodes zu verstehen und Transaktions-IDs aufzuschlüsseln.
Was das für Kreditgeber bedeutet:
➡️ Keine Reibung für Kreditnehmer: Lassen Sie sie die PDFs hochladen, denen sie vertrauen
➡️ Keine manuelle Datenerfassung: Halten Sie Analysten aus Excel heraus und fokussiert auf Risiko.
➡️ Sofortige Kategorisierung: Deterministisches, präzises Tagging von Händlern und Cashflows.
➡️ Tiefgehende Signalanalyse: Erkennen Sie Saisonalität, Umsatzkonzentration sowie fixe vs. variable Kosten in Sekunden.
➡️ Sofortige Cashflow-basierte Kreditprüfung: Kreditprüfung auf Basis von Echtzeitdaten aus der Praxis – nicht nur selbst gemeldeten Finanzdaten.
Demo buchen und ausprobieren: https://calendly.com/drey-crediflow-intro/30min
