Kreditrisiko AI Plattform Basel IV: BaFin-konformes ML-Scoring und Stresstest-Automatisierung für Banken
Banken ab 500 Mio. Euro Kreditvolumen setzen auf die Kreditrisiko AI Plattform Basel IV — mit ML-Scoring, Stresstest-Automatisierung und BaFin-konformer Snowflake-Banking-Architektur.
Kreditrisiko AI Plattform Basel IV: ML-Scoring, Stresstest-Automatisierung und BaFin-Compliance
Unsere Kreditrisiko AI Plattform Basel IV vereint ML-Scoring, Stresstest-Automatisierung und auditierbare COREP-Reports auf einer BaFin-konformen Snowflake-Banking-Datenbasis — und löst das drängendste Problem regulatorisch geprüfter Kreditinstitute. Viele Banken kämpfen noch mit verteilten Datentöpfen, manuellen Excel-Prozessen und lückenhaften Audit-Trails — das kostet Zeit, bindet regulatorisches Eigenkapital und erhöht das Prüfungsrisiko erheblich. Die Plattform auf Basis von Snowflake Banking, Databricks und dbt bringt PD-, LGD- und EAD-Modelle, automatisierte Stresstest-Szenarien nach EBA-Standard und vollständige COREP-Meldungen in einer zentralen, versionierten Umgebung zusammen. Jede Datentransformation ist für Prüfer nachvollziehbar, jedes ML-Scoring-Modell vollständig reproduzierbar — Ihr Risk-Team ist dauerhaft BaFin-ready.
Drei Kernvorteile der Kreditrisiko AI Plattform Basel IV
Die Kreditrisiko AI Plattform reduziert Compliance-Aufwand und verbessert gleichzeitig die Qualität Ihrer Risikomodelle spürbar.
Auditierbare ML-Modelle
Jedes Scoring-Modell ist versioniert, dokumentiert und auf Knopfdruck für interne Revision und externe Prüfer nachvollziehbar darstellbar.
Stresstests in Stunden statt Tagen
Automatisierte Datenpipelines liefern konsistente Stresstest-Szenarien nach EBA-Standards — ohne manuellen Datenzusammenbau vorab.
Einheitliche Datenbasis für alle Risikomodelle
Snowflake und dbt schaffen einen Single Point of Truth für PD-, LGD- und EAD-Berechnungen quer über alle Portfolios hinweg.
Ab wann macht Kreditrisiko AI Plattform Basel IV Sinn?
Diese Plattform lohnt sich für Banken mit eigenem Kreditportfolio, die Basel IV bis 2025/2026 umsetzen müssen und dabei auf eine skalierbare, KI-fähige Infrastruktur setzen wollen. Typischerweise ab 1 Milliarde Euro Kreditvolumen, einem Risk-Team von mindestens 5 Personen und dem Wunsch, manuelle Excel-Prozesse dauerhaft abzulösen. Auch relevant, wenn die nächste BaFin-Prüfung näher rückt.
Kreditportfolio ab 500 Mio. € mit eigenem internem Ratingmodell
Risk-Team kämpft mit manuellen Datenprozessen oder veralteten Modellframeworks
Basel IV Umsetzungsdruck und fehlende auditierbare ML-Infrastruktur
Verwandte Lösungen
Ausgewählte Lösungsbereiche aus unserem Portfolio
Anwendungsfälle der Kreditrisiko AI Plattform Basel IV
Von der Stresstest-Automatisierung bis zum regulatorisch belastbaren ML-Scoring — konkrete Einsatzgebiete für Ihre Bank.
Basel IV Stresstests automatisieren
EBA-konforme Stresstest-Szenarien automatisiert befüllen, berechnen und als Report exportieren — ohne manuelle Datenzusammenführung aus mehreren Quellsystemen.
Automatisierte Datenpipelines aus Kernbanksystem, CRM und Marktdaten
EBA-Stresstest-Templates direkt befüllt via dbt-Transformationen
PDF-Reports mit Audit-Trail auf Knopfdruck generierbar
ML-Scoring-Modelle produktiv betreiben
PD- und LGD-Modelle auf Basis von Databricks ML trainieren, versionieren und in den regulären Kreditvergabeprozess integrieren — auditierbar und BaFin-ready.
MLflow-Modellregistry für vollständige Modell-Versionierung
A/B-Testing zwischen altem Regelwerk und neuen ML-Modellen
Modell-Monitoring mit Drift-Erkennung und automatischen Alerts
Regulatorisches Reporting (COREP/FINREP)
COREP- und FINREP-Meldungen auf Basis einer einheitlichen, geprüften Datenbasis erstellen — schneller, fehlerärmer und mit lückenlosem Datenherkunftsnachweis.
Data Lineage vom Quelldatensatz bis zum Meldewert
Automatisierte Plausibilitätsprüfungen vor Einreichung
Historisierung aller Meldedaten für Rückfragen der Aufsicht
Kernfunktionen: Was steckt im Paket?
Die Kreditrisiko AI Plattform Basel IV liefert sechs Kerneigenschaften, die ML-Scoring, Stresstest-Automatisierung und BaFin-konforme Compliance in einer Snowflake-Banking-Umgebung vereinen.
Basel IV nativ designt
Datenmodell und Transformationen von Anfang an auf Basel IV Anforderungen ausgerichtet — kein nachträgliches Anpassen bestehender Strukturen notwendig.
ML und Regelwerk parallel
Klassische scorecard-basierte Modelle und moderne ML-Modelle laufen parallel — schrittweise Migration ohne Betriebsunterbrechung möglich.
Snowflake Data Sharing
Risikodaten sicher mit Tochtergesellschaften, externen Prüfern oder Regulatoren teilen — ohne Datenkopien und ohne Sicherheitskompromisse.
dbt-basierte Transformationen
Alle Datentransformationen in dbt dokumentiert, getestet und versioniert — Änderungen an Berechnungslogiken jederzeit nachvollziehbar und rollback-fähig.
Vollständiger Audit-Trail
Jede Datentransformation, jedes Modell-Training und jeder Report ist versioniert und für Prüfer jederzeit vollständig nachvollziehbar reproduzierbar.
Pexon Regulatorik-Expertise
Unser Team bringt nachgewiesene Erfahrung aus Basel III-Implementierungen und BaFin-Projekten mit — kein reines Cloud-Team ohne Banking-Kontext.
Unser Ansatz: In 3 Phasen zum Erfolg
Unser bewährter Ansatz liefert schnelle Ergebnisse und schafft eine nachhaltige Lösung, die mit Ihnen wächst.
Assessment & Architektur
Phase 1
Bestehende Kreditrisiko-Datenprozesse analysieren, Gaps zu Basel IV identifizieren und Zielarchitektur für die Kreditrisiko AI Plattform auf Snowflake und Databricks definieren.
- Ist-Analyse Datenquellen und Modelllandschaft
- Gap-Analyse gegenüber Basel IV Anforderungen
- Zielarchitektur-Dokument mit Migrationspfad
Plattform-Aufbau & Datenpipelines
Phase 2
Snowflake Data Warehouse aufsetzen, dbt-Transformationen für Kreditrisiko-Kennzahlen implementieren und erste ML-Scoring-Modelle in Databricks produktiv stellen.
- Snowflake-Umgebung mit Rollenkonzept und Data Governance
- dbt-Modelle für PD, LGD, EAD Berechnung
- Erstes ML-Modell in Databricks MLflow bereitgestellt
Reporting & Go-Live
Phase 3
Regulatorische Reports automatisieren, Audit-Trail validieren und Team für eigenständigen Betrieb schulen — inklusive Übergabe und Hypercare-Phase.
- COREP/FINREP Report-Automatisierung live
- Audit-Trail Validierung mit Revisions-Team
- Team-Schulung und Betriebshandbuch
Sichern Sie sich Ihre kostenfreie Erstberatung
Analyse Ihres individuellen Bedarfs
Erste Empfehlungen zu passenden Produkten und Umsetzungsstrategien
Transparente Einblicke in unsere Methoden, Technologien & Referenzen
Ihr Nutzen auf einen Blick: Von „Vorher“ zu „Nachher“
So verändert die Kreditrisiko AI Plattform den Arbeitsalltag Ihres Risk-Teams und Ihre regulatorische Sicherheit konkret.
Vorher
Stresstest-Vorbereitung dauert 3–4 Wochen manueller Datenzusammenführung
Scoring-Modelle in Excel-Sheets ohne Versionierung oder Audit-Trail
Datenfehler in COREP-Meldungen werden erst bei Rückfragen der Aufsicht entdeckt
Modell-Änderungen erfordern manuelle Anpassungen in mehreren Systemen parallel
Nachher
Stresstest-Daten in wenigen Stunden automatisiert bereitgestellt und validiert
ML-Modelle versioniert in MLflow, für jeden Prüfer reproduzierbar dokumentiert
Plausibilitätsprüfungen fangen Fehler vor der Meldung automatisch ab
Modell-Updates per dbt-Deployment zentral und vollständig nachvollziehbar
Doppelter Mehrwert für Ihr Unternehmen
Für Vorstand und Risikomanagement
Regulatorische Sicherheit: Basel IV Anforderungen erfüllt, BaFin-Prüfungen vorbereitet und Kapitalanforderungen präzise kalkulierbar.
Kapitaloptimierung: Präzisere Risikomodelle führen nachweislich zu niedrigeren RWA-Werten und damit zu besserem Kapitaleinsatz.
Strategische KI-Fähigkeit: Einheitliche Datenbasis als Fundament für zukünftige KI-Anwendungen im Kreditgeschäft — ohne erneute Infrastrukturprojekte.
Für Fachbereiche & IT
Weniger Manualarbeit: Automatisierte Pipelines ersetzen wöchentliche Excel-Sessions im Risk-Team dauerhaft und fehlerfrei.
Schnellere Modell-Iteration: Risk-Analysten können Modellparameter direkt in dbt anpassen — ohne IT-Tickets oder Wartezeiten auf Datenbankzugriffe.
Klare Data Governance: Jeder Datenpunkt hat eine dokumentierte Herkunft — Diskussionen über die ‚richtige‘ Zahl entfallen dauerhaft.
Das „Basel IV Ready“-Paket
Assessment, Plattform-Aufbau und erstes produktives Scoring-Modell in einem festen Projektrahmen — von Pexon Consultants mit Banking-Erfahrung umgesetzt.
Ihre Investition
ab 65.000€
Basel IV Gap-Analyse und Zielarchitektur
Snowflake Data Warehouse Aufbau mit Rollenkonzept
dbt-Transformationen für PD/LGD/EAD
Erstes ML-Scoring-Modell in Databricks MLflow
COREP-Report-Automatisierung (1 Meldeart)
Team-Schulung und Betriebshandbuch
100% unverbindlich mit echtem Mehrwert
Erfahren Sie mehr über unseren Enterprise Chatbot.
Ihre Experten
Wir verbinden strategisches Know-how mit technologischer Exzellenz.
Phillip Pham
Geschäftsführer
Constantin Budin
Lead Consultant Data & AI
100% unverbindlich mit echtem Mehrwert
Häufige Fragen
Zusammenfassung einiger Fragen unserer Kunden
Wie lange dauert ein typisches Kreditrisiko-Plattform-Projekt?
Von Kick-off bis Go-Live rechnen wir mit 12-16 Wochen für den Kern-Scope. Das hängt stark von der Komplexität Ihrer Quellsysteme ab. Komplexe Kernbank-Integrationen können 4-6 Wochen zusätzlich bedeuten.
Können wir bestehende Excel-Modelle in die Plattform migrieren?
Ja. Wir beginnen typischerweise mit einer Bestandsaufnahme aller Excel-Modelle und übersetzen Berechnungslogiken in dbt-Transformationen. Das bestehende Modellwissen geht nicht verloren — es wird in prüfbaren Code überführt.
Ist die Plattform BaFin-konform und wie wird das nachgewiesen?
Die Plattform ist so designed, dass alle MaRisk- und CRR-Anforderungen an Modell-Dokumentation und Datennachvollziehbarkeit erfüllt werden. Wir erstellen eine Compliance-Dokumentation, die direkt in Prüfergesprächen eingesetzt werden kann.
Welche bestehenden Systeme müssen integriert werden?
Typischerweise Kernbanksystem, Marktdatenfeeds und HR/OE-Daten für Portfolioabgrenzungen. Wir haben Konnektoren für die gängigen Bankensysteme (Avaloq, SAP Banking, Temenos) bereits entwickelt und können diese nutzen.
Können wir die Plattform später für weitere KI-Anwendungen nutzen?
Das ist explizit Teil des Designs. Die Datenbasis, die wir für Basel IV aufbauen, ist gleichzeitig das Feature-Store-Fundament für Churn-Modelle, Cross-Sell-Scoring und weitere ML-Anwendungen im Kreditgeschäft.
Aktuelles Fachwissen zu Data & AI
Architektur Workshop KI-Plattform: Kontrollplane und Fläche
Was ein Architektur Workshop für die KI-Plattform klären muss: Kontrollplane, Foundry-Fläche, Owner und erster Prozess. Ohne öffentliche Preisliste.
Azure AI Foundry an LiteLLM: Fläche statt zweite Kontrollplane
Azure AI Foundry als Microsoft-Fläche am LiteLLM-Gateway: Katalog in Azure, Keys und Spend in einer Kontrollplane.
M365 Tenant Health Check: CIS-Benchmark 2026
M365 Tenant Health Check nach CIS-Benchmark: bis zu 120 Prüfungen, deutscher Report mit Empfehlungen, Ergebnis in 3 Wochen, 4.800 EUR Festpreis.
Sichern Sie sich Ihre kostenfreie Erstberatung
Analyse Ihres individuellen Bedarfs
Erste Empfehlungen zu passenden Produkten und Umsetzungsstrategien
Transparente Einblicke in unsere Methoden, Technologien & Referenzen
Sie suchen einen Partner für Ihr Projekt?
Wir geben unser Bestes, um Sie zufriedenzustellen.
Auf der Suche nach einem spannenden Job?
Schau dir jetzt unsere offenen Stellen an und finde deinen neuen Job bei Pexon.