Firmenkundengeschäft und Kredit

Rating — Soft-Facts-Begründungstext aus Interview

anymize entfernt Firmenname, GF und Interview-Quotes aus den Soft-Facts-Modulen (Management, Markt, Geschäftsmodell, Nachfolge, Reporting, ESG), bevor die Begründung an Frontier-KI geht. Die KI strukturiert den Begründungstext aus pseudonymisierten Interview-Quotes — der Hard-Facts-Score kommt aus dem Banking-System, die [[ANALYST-SCORE]]-Module befüllt der Analyst. BaFin Prinzipienpapier BDAI und „Algorithmus-Kredit“ werden strukturell respektiert.

Schwierigkeit: Spezialist · Datenklasse: Mandantendaten · Letztes Review:

Zur Orientierung gedacht. Die anwaltliche Würdigung im Einzelfall bleibt selbstverständlich bei Ihnen — KI-Outputs sind vor jeder Verwendung zu prüfen. Mehr dazu am Ende.

01

Anwendungsbereich

Worum geht es hier?

Firmenkundengeschäft und Kreditprozess

Rating ist Kern-Schritt der Kreditentscheidung. Soft-Facts-Begründungstext ist die qualitative Komponente neben den Hard-Facts-Bilanz-Kennzahlen; der eigentliche Rating-Score kommt aus dem Banking-System (StandardRating / VR-Rating / hauseigen). Manuell sind 45–90 Minuten pro Engagement nötig. EBA Follow-up Report IRB: ML-Techniken im IRB-Bereich, Explainability als Hauptherausforderung. BaFin Prinzipienpapier BDAI: einfache Modelle bei vergleichbarem Ergebnis. BaFin „Algorithmus-Kredit“: menschliche Letztverantwortung. KI strukturiert nur Begründungstext; Score-Vergabe ist Mensch-Aufgabe.

02

Für wen passt das?

Zielgruppe und Kontext

Rolle
Kredit-Analyst Corporate Banking; Firmenkundenbetreuer (Soft-Facts-Interview-Durchführung); Marktfolge Aktiv; Risikomanagement Kredit (Rating-Validierung).
Seniorität
Fortgeschritten bis Senior.
Kanzleigröße
Alle Größen.
Spezifische Kontexte
Standard-Mittelstands-Rating; Familienunternehmen mit Nachfolge-Thematik; Inhaber-geführter Mittelstand; PE-Portfolio-Company; öffentlich-rechtliche Förder-Engagements.
03

Die Situation in der Kanzlei

So bringen Sie Tempo und Sorgfalt zusammen

Rating-Begründungstext umfasst 1–3 Seiten qualitative Würdigung. Soft-Facts-Module differieren je Banking-System, decken aber typisch ab: Management-Qualität (Erfahrung GF, Second-Line, Strategische Klarheit), Markt-Stellung (Marktanteil, Wettbewerb), Geschäftsmodell-Stabilität (Kunden-Diversifikation, Vertrags-Stabilität, Saisonalität), Nachfolge-Regelung (kritisch bei Familien-Mittelstand), Buchhaltungs-/Reporting-Qualität, ESG-Reife (CSRD-relevant), Sektor-Spezifika. Manuelle Erstellung 45–90 Min. EBA SRC-0133 (Explainability), BaFin BDAI SRC-0120 (einfache Modelle), BaFin SRC-0122 (Algorithmus-Kredit). KI darf nicht scoren — nur Text-Strukturierung aus Interview-Inputs. Hauptfalle: Halluzinierte GF-Aussagen, die nicht im Interview waren.

04

Was Sie davon haben

Zeit, Wert, Vertraulichkeit

Zeit pro Begründungstext

~45 Min

Hard-Facts-Score kommt aus Banking-System; KI-Hebel nur auf Soft-Facts-Text.

Konsistenz

+40 %

PwC SRC-0152: Berichtserstellung Top-GenAI-Use-Case.

Bankgeheimnis

strukturell

Interview-Protokoll und GF-Aussagen Klasse A; werden pseudonymisiert.

Score-Vergabe

beim Menschen

[[ANALYST-SCORE]]-Markierungen erzwingen Mensch-Letztverantwortung (BaFin SRC-0122).

05

So gehen Sie vor

In 5 Schritten zum Antrag

1

Soft-Facts-Interview mit Mandant durchführen; strukturiertes Protokoll nach hauseigenem Fragenkatalog. Hard-Facts-Score aus Banking-System (StandardRating, VR-Rating, hauseigen) separat ziehen.

Sie + System

MaRisk · Trennung Score / Begründungstext

2

anymize pseudonymisiert Interview-Protokoll. Spot-Check 10 %; bei Familien-Mittelstand erhöhte Aufmerksamkeit auf Nachname-Doppel und doppelte Initialen.

anymize

§ 43 KWG · NER-Restrisiko bei seltenen Familiennamen

3

Frontier-KI strukturiert Begründungstext nach hauseigenen Soft-Facts-Modulen: Management, Markt-Stellung, Geschäftsmodell-Stabilität, Nachfolge, Reporting-Qualität, ESG-Reife, Sektor-Spezifika. Jedes Modul mit [[ANALYST-SCORE]]-Platzhalter am Ende.

Frontier-KI in anymize

Effizienz Text-Strukturierung

4

anymize re-identifiziert. Wortlaut-Rückverfolgung: KI-Aussagen auf Interview-Quotes mappen — KI darf keine GF-Aussagen erfinden, die nicht im Interview waren.

Sie

EBA Explainability · Halluzinations-Mitigation

5

Soft-Facts-Score-Module selbst durch Analyst befüllen — KI darf nicht scoren (BaFin SRC-0122). Bei kritischen Modulen (Nachfolge ungeklärt + GF > 60 J) Eskalation KomKred. Bei Familien-Mittelstand zusätzliche Marktfolge-Sichtung.

Sie

BaFin SRC-0122 menschliche Letztverantwortung

06

Womit Sie arbeiten

So setzen Sie anymize konkret ein

Was anymize tut

  • Erkennt Firmenname, GF, Familienmitglieder, GF-Quote-Inhalte mit über 95 % Genauigkeit.
  • Sensitivität für Nachname-Doppel und seltene Familiennamen bei Familien-Mittelstand.
  • Bidirektionale Anonymisierung; Re-Identifikation der Module im Output.
  • Verarbeitung über Microsoft Azure OpenAI Frankfurt (BSI C5); AVV plus § 25b-KWG-Klauseln.

Was Sie als Analyst tun

  • Soft-Facts-Interview nach hauseigenem Fragenkatalog; strukturiertes Protokoll.
  • Hard-Facts-Score aus Banking-System separat ziehen — KI darf nicht scoren.
  • Wortlaut-Rückverfolgung: KI-Aussagen auf Interview-Quotes mappen (EBA Explainability).
  • Soft-Facts-Score-Module selbst befüllen; bei Familien-Mittelstand kritische Module (Nachfolge) zusätzlich validieren.

Daten-Input

Strukturiertes Soft-Facts-Interview-Protokoll; Hard-Facts-Score aus Banking-System; hauseigene Soft-Facts-Module-Definition; ESG-/CSRD-Status.

Output-Kontrolle

Pseudonymisierte Interview-Quotes gehen an die KI. Re-identifizierter Begründungstext 1–3 Seiten mit Modulen (Management, Markt, Geschäftsmodell, Nachfolge, Reporting, ESG, Sektor) und [[ANALYST-SCORE]]-Markierungen kommt zurück. Kein Score; keine Rating-Klasse im Text.

Freigabeprozess

Analyst füllt Score-Module selbst; Marktfolge-Sichtung. Risikomanagement-Validierung bei wesentlichen Engagements. Bei kritischen Modulen (Nachfolge ungeklärt + GF > 60 J) Eskalation KomKred.

07

Die KI-Anweisung

Prompt zum Kopieren

So nutzen Sie diesen Prompt:

1. Interview-Protokoll in anymize einfügen — Pseudonymisierung läuft.

2. Hauseigene Soft-Facts-Module-Definition als zweiten Block.

3. Reasoning auf „Max“; KI-Aufruf starten.

4. Wortlaut-Rückverfolgung jeder KI-Aussage auf Interview-Quote.

5. Score-Module selbst befüllen.

Empfohlener Reasoning-Modus in anymize: Max. Microsoft Azure OpenAI Frankfurt (BSI C5).
# Context (C)
Du strukturierst den Rating-Begründungstext (Soft-Facts-Module) eines
Firmenkunden-Ratings aus dem strukturierten Soft-Facts-Interview.
Rechtsstand: <heutiges Datum>. Du erhältst pseudonymisierte Interview-
Protokoll-Auszüge. Du erfindest keine Aussagen. Du vergibst KEINE Scores
oder Rating-Klassen.

# Role (R)
Du agierst als Rating-Begründungstext-Drafting-Assistenz mit Kenntnis von
MaRisk BTR, EBA-IRB-Anforderungen, BaFin Prinzipienpapier BDAI (Mai 2021),
BaFin „Algorithmus-Kredit“ (Mai 2023) und hauseigenen Soft-Facts-Modulen.

# Action (A)
1. Management-Modul: Erfahrung GF, Tiefe Second-Line, Strategische Klarheit —
   basierend auf Interview-Aussagen. Keine erfundenen Bewertungen.
2. Markt-Stellung-Modul: Marktanteil, Wettbewerbs-Differenzierung —
   wörtlich oder zusammengefasst.
3. Geschäftsmodell-Stabilität: Kunden-Diversifikation aus Interview +
   Top-3-Anteil; Vertrags-Stabilität; Saisonalität.
4. Nachfolge-Regelung: konkrete Aussagen des Mandanten; bei Familien-
   Mittelstand kritisches Modul.
5. Buchhaltungs-/Reporting-Qualität: Aussagen zu monatlicher BWA,
   WP-Wechsel, Anhang-Vollständigkeit.
6. ESG-Reife: CSRD-Vorbereitung, Klimarisiken, Lieferketten-Sorgfalt.
7. Sektor-Spezifika: branchen-spezifische Module nach hauseigenem Standard.
8. Markierungen [[ANALYST-SCORE: Modul X]] an jeder Stelle —
   Score-Vergabe ist Mensch-Aufgabe.
9. Keine Rating-Klasse, keine Bonitätsstufe im Text.

# Format (F)
- Markdown 1–3 Seiten.
- Pro Modul eine Section mit max. 3–5 Sätzen.
- [[ANALYST-SCORE]] am Ende jedes Moduls.

# Target Audience (T)
Kredit-Analyst, Marktfolge. Rating-Terminologie konsistent.

# Verbote
KEIN Score, KEINE Rating-Klasse — BaFin SRC-0122.
KEINE erfundenen GF-Aussagen — Wortlaut-Rückverfolgung Pflicht.
KEIN Modul-Output ohne [[ANALYST-SCORE]]-Markierung.
08

So sieht der Sachverhalt aus

Pseudonymisierter Eingabetext

Pseudonymisiertes Soft-Facts-Interview-Protokoll.
Soft-Facts-Interview [[Unternehmensname-a3f9]] GmbH,
2026-05-08, GF [[GF-c4d1]]:

Management: GF [[GF-c4d1]] seit 2008 im Unternehmen, seit 2015
Alleingeschäftsführer; Werdegang: Werkzeugmechaniker → Meister →
BWA-Studium berufsbegleitend; Second-Line: Vertriebsleiter
[[Vertrieb-c4d1]] (seit 2018), Werksleiter [[Werksleiter-c4d1]]
(seit 2020).

Markt: Spezialmaschinen für [[Branche-Detail]]. Marktanteil DE laut
Mandant ca. 4–5 %. Differenzierung: technologische Tiefe.

Geschäftsmodell: Kunden-Konzentration Top-3: [[Top3-Anteil]] %.
Rahmen-Verträge mit [[Kunde-k1l2]] und [[Kunde-k2m3]] (3–5 J).
Service-Bereich 12 % Umsatz.

Nachfolge: GF [[GF-c4d1]] 58 Jahre alt; keine Familien-Nachfolge;
Beirat seit 2024 mit externen Mitgliedern; M&A-Berater-Gespräche
für Beteiligungs-Modelle (Andeutung).

Reporting: BWA monatlich verfügbar (DATEV); WP-Wechsel 2022 zu
[[WP-2022]]; uneingeschränkter BV.

ESG: CSRD ab 2025 berichtspflichtig (laut Mandant — SCHWELLEN-
VERIFIKATION); Wärmepumpe Werkstatt 2024 installiert; Lieferketten-
Sorgfalt für Großkunden eingerichtet.
09

So liefert anymize zurück

Der Antrags-Entwurf

Re-identifizierter Begründungstext mit [[ANALYST-SCORE]]-Markierungen. KI gibt keinen Score.
# Rating-Begründungstext (Soft-Facts) — [[Unternehmensname-a3f9]] GmbH

## 1. Management
GF [[GF-c4d1]] führt das Unternehmen seit 2015 als Alleingeschäftsführer
(im Unternehmen seit 2008). Werdegang verbindet technische Praxis
(Werkzeugmechaniker, Meister) und betriebswirtschaftliche Qualifikation.
Second-Line mit Vertriebsleiter (seit 2018) und Werksleiter (seit 2020)
etabliert; Bindung längerfristig.
[[ANALYST-SCORE: Management]]

## 2. Markt-Stellung
Spezialmaschinen mit laut Mandant 4–5 % DE-Marktanteil im Sub-Segment.
Differenzierung über technologische Tiefe und kurze Reaktionszeiten.
[[ANALYST-SCORE: Markt]]

## 3. Geschäftsmodell-Stabilität
Top-3-Kunden-Anteil [[Top3-Anteil]] % — erhöhte Konzentration; teilweise
abgesichert durch Rahmen-Verträge (3–5 J). Service-Bereich 12 % Umsatz
mit mehrjährigen Service-Kontrakten dämpft Zyklik.
[[ANALYST-SCORE: Geschäftsmodell]]

## 4. Nachfolge-Regelung
GF [[GF-c4d1]] 58 Jahre; keine Familien-Nachfolge identifiziert. Beirat
mit externen Mitgliedern seit 2024 etabliert. Externe Geschäftsführungs-
Nachfolge nicht fest geregelt; Beratungsgespräche mit M&A-Berater laufen.
[[ANALYST-SCORE: Nachfolge — kritisches Modul]]

## 5. Reporting-Qualität
Monatliche BWA über DATEV; WP-Wechsel 2022 zu [[WP-2022]];
uneingeschränkter Bestätigungsvermerk Vorjahr.
[[ANALYST-SCORE: Reporting]]

## 6. ESG-Reife
CSRD-Berichtspflicht ab 2025 (laut Mandant —
[[ANALYST: Schwelle verifizieren — § 289b HGB]]). Klima-Maßnahmen:
Wärmepumpe Werkstatt 2024. Lieferketten-Sorgfalt für Großkunden-
Reporting aufgesetzt; LkSG-Schwelle (1.000 MA) nicht selbst erreicht.
[[ANALYST-SCORE: ESG]]
10

Was das Berufsrecht verlangt

Pflichten — und wie anymize sie abdeckt

BaFin Algorithmus-Kredit (SRC-0122)

KI darf nicht scoren; nur Text-Strukturierung. [[ANALYST-SCORE]]-Markierungen erzwingen Mensch-Letztverantwortung.

EBA IRB Explainability (SRC-0133)

Explainability ist IRB-Pflicht; KI-Output muss begründbar sein. Mitigation: Wortlaut-Rückverfolgung jeder Aussage auf Interview-Quote.

BaFin Prinzipienpapier BDAI (SRC-0120)

„Einfache Modelle bei vergleichbarem Ergebnis bevorzugen“ — KI nur Strukturierungs-Hilfe, nicht Modell-Ersatz.

§ 43 KWG Mandanten-Aussagen (SRC-0109)

Interview-Protokoll und GF-Aussagen Klasse A; bei Familien-Mittelstand zusätzliche Sensitivität für Nachname-Doppel.

Halluzinierte Aussagen (SRC-0158, SRC-0159)

LLM erfindet plausibel klingende GF-Aussagen. Mitigation: Wortlaut-Rückverfolgung; KI-Aussagen auf Interview-Quote mappen.

ESG/CSRD-Schwelle-Falsch · EU AI Act Annex III 5(b)

§ 289b HGB-Schwelle korrekt prüfen. Annex III 5(b): bei juristischer Person nicht einschlägig; bei GmbH-mit-1-Personen-Gesellschafter und bei natürlichen Bürgen ab 02.08.2026 Schwellenprüfung.

11

Datenschutz und Vertraulichkeit

So funktioniert das mit anymize

Rating-Begründungstext verarbeitet Firmenname, GF, Interview-Quotes und Familienmitglieder (Klasse A, § 43 KWG; bei natürlichen Personen DSGVO-Schutz). anymize ersetzt diese durch Platzhalter. Verarbeitung über Microsoft Azure OpenAI Frankfurt (BSI C5); AVV plus § 25b-KWG-Klauseln. BaFin „Algorithmus-Kredit“ (SRC-0122) verlangt menschliche Letztverantwortung beim Score — [[ANALYST-SCORE]]-Markierungen sind strukturelle Compliance. BaFin BDAI (SRC-0120) bevorzugt einfache Modelle bei vergleichbarem Ergebnis. EBA IRB (SRC-0133) verlangt Explainability — Wortlaut-Rückverfolgung Pflicht. EU AI Act Annex III 5(b) bei rein juristischer Person nicht einschlägig; bei GmbH-mit-1-Personen-Gesellschafter und Einzelunternehmer ab 02.08.2026 Hochrisiko-Schwelle (vorbehaltlich Verschiebung). DORA Art. 28, 31 voll anwendbar.

Was anymize konkret leistet

  • Erkennt Firmenname, GF, Familienmitglieder, GF-Quote-Inhalte mit über 95 % Genauigkeit.
  • Bidirektionale Anonymisierung; Re-Identifikation der Begründungs-Module.
  • Verarbeitung über Microsoft Azure OpenAI Frankfurt (BSI C5); AVV plus § 25b-KWG-Klauseln.
  • Verbund-Alternativen: FI S-KIPilot (Sparkasse), atruvia (Volksbank), Commerzbank Sherlock (Großbank).
  • Rating-Modul-Integration: Moody's Analytics, SAS Credit Risk, hauseigene Stacks (Score-Quelle).
  • Audit-Trail über Wortlaut-Rückverfolgung für EBA-Explainability.
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Sicherheitscheck vor der Einreichung

Was anymize liefert — was Sie souverän entscheiden

Vor dem KI-Aufruf

  • Soft-Facts-Interview nach hauseigenem Fragenkatalog strukturiert?
  • Hard-Facts-Score aus Banking-System separat gezogen?
  • Pseudonymisierungs-Spot-Check 10 %?
  • Bei Familien-Mittelstand: erhöhte Aufmerksamkeit auf Nachname-Doppel?

Nach der KI-Antwort

  • Re-Identifikation korrekt?
  • Wortlaut-Rückverfolgung: jede KI-Aussage auf Interview-Quote gemappt?
  • Keine erfundenen GF-Aussagen identifiziert?
  • [[ANALYST-SCORE]]-Markierungen alle vorhanden?
  • CSRD-Schwelle gegen § 289b HGB verifiziert?

Vor Übergabe an Kreditvorlage

  • Soft-Facts-Score-Module selbst befüllt?
  • Bei kritischem Modul (Nachfolge + GF > 60 J): KomKred-Eskalation?
  • Marktfolge-Sichtung dokumentiert?
  • Risikomanagement-Validierung bei wesentlichem Engagement?

Typische Fehlermuster — und wie anymize gegensteuert

  • KI erfindet plausibel klingende GF-Aussagen, die nicht im Interview waren — Wortlaut-Rückverfolgung fängt es ab.
  • KI vergibt Rating-Klasse trotz Verbot — BaFin SRC-0122-Verstoß, Prompt-Override.
  • KI nimmt CSRD-Schwelle aus Mandanten-Selbstauskunft ohne Verifikation gegen § 289b HGB.
  • KI bewertet Nachfolge-Modul als 'etabliert', obwohl Interview 'nicht fest geregelt' ergab.
  • KI vergisst [[ANALYST-SCORE]]-Markierungen — Score-Vergabe darf nicht aus KI kommen.
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Rechtsgrundlagen

Normen, Urteile, Belege

Primär — Aufsichtsrecht

  • Bankgeheimnis
  • Organisatorische Pflichten
  • Auslagerung
  • Risikomanagement
  • Erklärbarkeit, menschliche Letztverantwortung
  • Einfache Modelle bei vergleichbarem Ergebnis
  • KI-Inventar
  • AVV-Pflicht

Sekundär — EBA und Marktstudien

  • ML-Techniken IRB, Explainability
  • KI im DE-Finanzsektor 2025
  • Agentic AI Banking 2025
  • Referenzfall Public-LLM

Stand: · Nächste Überprüfung:

Hinweis zur Nutzung

Zur Orientierung — nicht als Mandatsersatz

Diese Anleitung beschreibt einen Arbeitsablauf, den Sie mit anymize umsetzen können. Sie ist zur Orientierung gedacht und ersetzt weder die anwaltliche Würdigung im Einzelfall noch eine fachanwaltliche Prüfung. Welche Rechtsprechung einschlägig ist, wie der Sachverhalt rechtlich zu bewerten ist, welche Anträge in Ihrem konkreten Mandat richtig sind — das bleibt selbstverständlich bei Ihnen.

KI-Outputs müssen vor jeder Verwendung anwaltlich geprüft werden. Insbesondere Urteils-Aktenzeichen, Norm-Verweise und Fristen sind gegen Primärquellen zu verifizieren. anymize gewährleistet die Vertraulichkeit der Mandantendaten gegenüber dem KI-Anbieter; die fachliche Richtigkeit des Outputs liegt in Ihrer Verantwortung.

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Wir sind überzeugt von anymize. Und wir wissen: Bei einem KI-Werkzeug, das Mandanten-, Patienten- oder Mitarbeiter-Daten berührt, reicht ein Demo-Video nicht. Deshalb 14 Tage voller Zugang – alle Modelle, alle Features, keine Kreditkarte. Genug Zeit, um sicher zu sein, bevor du uns vertraust.

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