Scoring-Modell entwickeln: Kunden und Risiken bewerten ab €30 000

Scoring hilft, schnell zu entscheiden, wer einen Kredit, eine Ratenzahlung oder Zugang erhält, auf Basis von Daten statt Bauchgefühl. Wir bauen das Modell passend zu Ihrem Produkt: von Regeln bis zum maschinellen Lernen.

Softwareentwicklung und AutomatisierungDauer: ab 3 Monaten, nach dem Architektur-Workshop

So sieht es aus

Kredit-Scoring ist ein Verfahren, um die Wahrscheinlichkeit einzuschätzen, dass ein Kunde Geld zurückzahlt oder Verpflichtungen erfüllt. Jede Kreditnehmerin und jeder Kreditnehmer erhält anhand der Daten einen Punktwert: Einkommen, Zahlungshistorie, Angaben im Antrag. Ein Scoring-Modell brauchen Online-Kreditgeber, Ratenzahlungsanbieter, Fintech-Dienste und Firmen, die Kunden Zahlungsaufschub gewähren. Hier kosten Fehler Geld, deshalb sollte das Modell bewusst gebaut werden.

Regeln, Statistik oder maschinelles Lernen. Sie können mit einfachen Regeln beginnen: Alter, Einkommen, Beschäftigungsdauer. Liegt eine Historie vor, kommen Statistik und maschinelles Lernen hinzu, das verborgene Zusammenhänge in den Daten findet.
Die Entscheidung bleibt bei Ihnen. Das Modell liefert eine Bewertung und eine Begründung. Die Annahmepolitik und die Schwellenwerte legen Sie gemeinsam mit Ihrer Risikofachkraft fest.

Beispielhafte Darstellung: Bilder und Texte sind als Beispiel gewählt. In Ihrem Projekt sind Funktionen, Design und Architektur anders, passend zu Ihren Aufgaben.

Beispielbeispielhafte Darstellung

Softwareentwicklung und Automatisierung · Dauer ab 3 Monaten, nach dem Architektur-Workshop

Scoring und mathematische Modelle — ab €30 000

Ein Modell, das Kunden und Risiken nach verständlichen Regeln, Statistik und bei Bedarf mit maschinellem Lernen bewertet. Wir beginnen mit einer Architektursitzung, um Daten, Kriterien und Arbeitsumfang festzulegen.

Für duck.credit haben wir einen Fintech-Dienst für Online-Kredite gebaut: Scoring, Kundenprüfung (KYC), Kundenbereich und CRM. Das Scoring ist dort in die gesamte Kette von der Anfrage bis zur Entscheidung eingebettet. Brauchen Sie nicht nur die Berechnung, sondern die ganze Plattform, sehen Sie sich die Seite zur Fintech-Plattform an. Siehe auch: Fintech-Plattform.

Preise und Etappen zeigen wir vorab. Modell, Code und Daten gehören Ihnen, die Infrastruktur kostet zum Start €0 (Cloudflare, GitHub, Supabase, Resend). Wo es möglich ist, erklären wir die Entscheidungen des Modells in einfacher Sprache, ohne "Black Box". Die regulatorischen Anforderungen Ihres Landes an Scoring-Modelle und die Verarbeitung personenbezogener Daten prüft Ihre Rechtsberatung.

Geeignet für: Fintech-Unternehmen und Kreditdienste · Unternehmen, die das Risiko eines Kunden oder Antrags bewerten müssen · Teams, die Daten gesammelt, aber kein Modell haben

Scoring und mathematische Modelle bestellen Pakete des Bereichs vergleichen →

Was die Entwicklung eines Scoring-Modells für €30 000 umfasst

Ein Preis für die gesamte Liste: ohne Aufpreise für Stunden und einzelne Punkte.

Scoring und mathematische Modelle beginnen ab €30 000, die Arbeit startet mit einer Architektursession für €3 500, deren Kosten auf das Projekt angerechnet werden. Das Projekt umfasst Datenaufbereitung und -bereinigung, Modellaufbau, Qualitätsprüfung an einer zurückgehaltenen Stichprobe, Entscheidungsregeln und die Anbindung des Modells an Ihren Dienst. Siehe auch: Architektursession, Anbindung Ihrer Systeme.

Datenaufbereitung und Modellaufbau. Wir sammeln Merkmale, prüfen die Datenqualität und bauen das Modell, meist als verständliche Basis eine logistische Regression, und bei Bedarf komplexere Verfahren.
Validierung und Monitoring. Wir prüfen, wie gut das Modell auf neuen Daten funktioniert, und richten eine Qualitätsüberwachung ein, damit Sie merken, wann es veraltet.

1Produktkarte und Design

Architektursitzung (€3 500)Wir bestimmen Ziele, Daten, Kriterien und den Kostenvoranschlag. Das Ergebnis bleibt bei Ihnen, und €3 500 werden auf das Projekt angerechnet.

2Entwicklung

DatenaufbereitungWir sammeln, bereinigen und prüfen die Daten. Ein Modell ist genau so gut wie die Sauberkeit der Daten.
Regeln und StatistikWir bauen verständliche Kriterien und Skalen. Oft funktionieren einfache Regeln nicht schlechter als ein komplexes Modell.
Maschinelles Lernen, wenn es sich lohntWir trainieren ein Modell und vergleichen es mit einfachen Regeln. Wir wählen, was genauer und verständlicher ist.

3Prüfung

QualitätsprüfungWir testen das Modell an einer getrennten Stichprobe und beschreiben seine Grenzen. Sie wissen, wo man ihm vertrauen kann.
Anbindung an Ihr SystemWir binden das Modell in Ihr CRM oder Ihren Dienst ein. Ein Antrag wird in Sekunden bewertet, die Entscheidung bleibt beim Mitarbeiter.

4Start und Übergabe

Überwachungs-DashboardWir beobachten, ob das Modell mit der Zeit „abdriftet“. Warnzeichen sind sofort sichtbar.
Dokumentation und ÜbergabeBeschreibung des Modells, Code und Zugänge übergeben wir Ihnen. Sie sind nicht von uns abhängig.

Beispielhafte Darstellung: Bilder und Texte sind als Beispiel gewählt. In Ihrem Projekt sind Funktionen, Design und Architektur anders, passend zu Ihren Aufgaben.

Kann zum Projekt hinzugefügt werden

Optional, sofort oder später. Der Preis steht vor Arbeitsbeginn fest.

Wir arbeiten mit Unternehmen aus der EU, den USA, Kasachstan und anderen Ländern. Datensatz, zulässige Merkmale und Anforderungen an die Erklärbarkeit hängen vom Markt ab, deshalb besprechen wir in der Architektursession gesondert, welche Daten verwendet werden dürfen. Siehe auch: Admin-Bereich für Entscheidungen über Anträge.

Analytik und BerichteBerichte zu Bewertungen, Entscheidungen und Ablehnungsgründen liegen an einem Ort, ohne manuelle Tabellen.ab €590Mehr erfahren
Berichte zu Bewertungen, Entscheidungen und Ablehnungsgründen an einem Ort. Sinnvoll, wenn Sie verstehen möchten, wie das Modell in der Praxis arbeitet.
Dauer: 1–2 Wochen
BetreuungWir behalten den Betrieb im Blick, erstellen Backups, spielen Updates ein und entwickeln nach abgestimmtem Plan weiter.individuellMehr erfahren
Nach dem Start schauen wir, was das System braucht: was überwacht werden muss, wie oft aktualisiert wird, welche Weiterentwicklungen geplant sind. Den monatlichen Preis nennen wir vorab. Stundenabrechnung gibt es nicht.
Dauer: nach dem Start
Überprüfung des Modells anhand von DatenWir prüfen die Qualität des Modells an neuen Daten und aktualisieren die Regeln, damit die Bewertung mit der Zeit nicht veraltet.+ ab €1 990Mehr erfahren
Wir nehmen die über einen Zeitraum gesammelten Daten, vergleichen die Entscheidungen des Modells mit dem tatsächlichen Ausgang und passen die Regeln an. Sinnvoll, wenn mehrere Monate vergangen sind und sich die Bedingungen geändert haben.
Dauer: 2–3 Wochen
Externe Kundenprüfung (KYC)Wir binden einen Dienst zur Dokumentenprüfung an, damit der Kunde die Identitätsprüfung vor der Bewertung durchläuft und nicht danach.+ €990Mehr erfahren
Wir binden einen von Ihnen gewählten Dienst zur Identitätsprüfung in den Bewertungsprozess ein. Sinnvoll, wenn Kunden nach Gesetz oder den Regeln der Partner verifiziert werden müssen. Die Kosten des Dienstes selbst trägt der Kunde.
Dauer: 1–2 Wochen

Wird separat und nicht von uns bezahlt: Kauf externer Daten und Abonnements von Diensten · Aufsichtsrechtliche und juristische Gutachten zum Modell: durch Ihre Juristen. Alle Zusatzleistungen →

Arbeitsweise

So entsteht ein Scoring-Modell: die Etappen

Die Schritte wechseln automatisch. Oder klicken Sie auf einen Schritt, um Details zu lesen.

Zuerst legen wir das Ziel fest: Wen betrachten wir als "schlechten" Kunden und über welchen Zeitraum? Dann sammeln wir Daten, berechnen Kennzahlen, bauen mehrere Varianten und vergleichen sie. Das endgültige Modell wird mit einer Beschreibung dokumentiert: welche Daten es nutzt, wie es den Punktwert berechnet, wo seine Grenzen liegen. Haben Sie wenig Daten, sagen wir ehrlich, dass es besser ist, zunächst mit Regeln zu beginnen und eine Historie aufzubauen. Siehe auch: CRM nach Ihren Prozessen, dediziertes Team.

Was wir von Ihnen brauchen. Einen Export historischer Kundendaten mit ihren Ergebnissen, die Beschreibung des Produkts und der Risikopolitik sowie Zugang zu der Person, die für Entscheidungen verantwortlich ist.

1. Briefing

Ein kurzer Fragebogen von 15 Minuten: Was für ein Geschäft, für wen, was Sie erreichen möchten und bis wann. Per Sprachnachricht, Text oder Gespräch.

Wir fragen nur, was Ergebnis und Preis beeinflusst
Materialien (Logo, Fotos, Texte) können Sie auch später schicken
Noch am selben Werktag antworten wir: was wir vorschlagen, was es kostet und wie lange es dauert

Briefing starten →

Aufwand15 Minuten Ihrer Zeit

Ergebnisein Angebot mit Preis und Frist

Fragen

Häufige Fragen

Was kostet die Entwicklung eines Scoring-Modells?

Ab €30 000. Wir beginnen mit einer Architektursession für €3 500, die Summe wird auf das Projekt angerechnet. Der Endpreis hängt vom Datenumfang und der Komplexität des Modells ab.

Was ist Kredit-Scoring?

Ein Verfahren zur Bewertung von Kunden anhand von Daten: Sie erhalten einen Punktwert, der die Wahrscheinlichkeit der Rückzahlung zeigt. Je höher der Wert, desto verlässlicher der Kunde.

Wie baut man ein Kredit-Scoring-Modell?

Festlegen, wen man als schlechten Kunden betrachtet, historische Daten sammeln, Merkmale auswählen, das Modell trainieren, an neuen Daten prüfen und in den Entscheidungsprozess einbauen.

Warum wird oft die logistische Regression verwendet?

Sie ist einfach, rechnet schnell und lässt sich gut erklären: Man sieht, wie sich jedes Merkmal auf den Punktwert auswirkt. Das ist wichtig für Prüfungen und die Kommunikation mit Kunden. Komplexere Verfahren nutzen wir, wenn sie einen spürbaren Gewinn bringen.

Was bedeutet Validierung eines Scoring-Modells?

Die Prüfung, dass das Modell nicht nur auf den Trainingsdaten funktioniert, sondern auch auf neuen, und über die Zeit stabil bleibt.

Was, wenn ich wenig Daten habe?

Dann beginnen wir mit Regeln und sorgfältiger Datenerfassung und bauen das vollständige Modell, sobald eine Historie vorliegt. Das sagen wir Ihnen ehrlich in der Architektursession.

Trifft das Modell die Kreditentscheidung?

Das Modell berechnet den Punktwert und liefert eine Begründung. Annahmepolitik, Schwellenwerte und manuelle Prüfung legen Sie fest.

Wem gehört das Modell?

Ihnen: Beschreibung, Code und trainierte Parameter.