Private-Debt-Fonds Wie Fintechs Mittelstandskredite als Anlageklasse für Großanleger öffnen

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Im Hintergrund laufen weitgehend automatisierte Prozesse, welche von künstlicher Intelligenz und robusten Risikomodellen getrieben werden. Simple Bonitätsdaten und öffentlich zugängliche Informationen wie Handelsregistereinträge werden via API-Schnittstellen gezogen.


Die Analyse einzelner Transaktionen erfolgt ebenfalls weitgehend automatisiert. Durch die digitalen Prozesse sind die Kosten der Kreditvergabe auf Plattformen meist signifikant geringer als bei klassischen Hausbanken. Die hohe Geschwindigkeit der Kreditentscheidungen rechtfertigt wiederum höhere Zinsen.

Effizientes Risikomanagement durch Technologieunterstützung

Ausgefeilte Technologie kann den Risikoprozess nicht nur beschleunigen, sondern auch durch ein breites Spektrum an verfügbaren Daten verbessern. Digitale und mittels künstlicher Intelligenz optimierte Transaktionsanalysen sind weniger fehleranfällig als manuelle Modelle und können eine größere Bandbreite an Parametern oder Kennzahlen einbeziehen. Dadurch werden die Risikoprofile und Renditen für Investoren exakter erfasst.

Außerdem bieten diese alternativen Direct-Lending-Kredite weitere Diversifikationsmöglichkeiten. Da Fintech-Kreditplattformen meist über viele Industrien hinweg finanzieren, lassen sich Klumpenrisiken vermeiden. Die Bandbreite der Finanzierungen reicht von fünfstelligen Beträgen bis hin zu Transaktionen in Millionenhöhe. Die angestrebte Rendite liegt in der Regel zwischen 4 und 7Prozent – je nach Investitionsfokus und Risikoprofil.