KI-Bonitätsprüfung im Mittelstand: Risiken, Datenfehler, Handlungsplan

Automatisierte Scorings bewerten Muster – nicht die Geschichte hinter den Zahlen. • Breite Datenquellen erhöhen Trefferquote, aber auch Fehlerfortpflanzung durch automatisierte Übernahme. • Einmaleffekte (Sonderabschreibungen, Bilanzsprünge) sind häufige Auslöser für unerklärte Score-Dellen. • Korrekturen laufen über Selbstauskunft, Einwendungsprozesse bei Auskunfteien und saubere Nachweise. • MaRisk VII fordert seit Ende 2023 mehr Transparenz; EU AI Act bringt ab 2026 Hochrisiko-Pflichten. • Mit Audit, Datenkorrektur und Bilanz-Ergänzungen lässt sich die Bewertung oft in 3–6 Monaten stabilisieren.