✨ AI Kontextualisierung
Bei der Risikoabschätzung bei der Kreditvergabe an Unternehmen können sich Banken ganz grundlegend auf zwei weisen irren: Entweder, sie schätzen das Risiko zu hoch ein und vergeben den Kredit nicht, bzw. nicht in der angestrebten Höhe, obwohl eigentlich ausreichend Bonität gegeben wäre. Oder sie schätzen das Risiko zu niedrig ein und vergeben „faule Kredite“ die dann von den Schuldnern nicht bedient werden können. Beides schadet dem Geschäft der Banken. Das FinTech-Startup Paraloq Analytics mit Sitz in Klosterneuburg will dieses Problem lösen.
Mit seiner Daten- und Risikomodellierungs-Methode richtet sich Paraloq vor allem an kleine und mittelgroße Banken. „Durch die Methodik können die Risiken für Kredite und Investitionen wie bei einer Großbank festgestellt werden. Dadurch können gesunde Unternehmen mit Krediten versorgt werden, und davon profitiert auch der Wirtschaftsstandort“, heißt es vom Startup. „Mit unseren Deep-Learning Algorithmen wollen wir Portfolien über viele Banken hinweg vernetzen, ohne dass diese empfindliche Daten über ihre Kunden austauschen müssen“, konkretisieren die beiden Gründer Maximilian Arrich und Florian Benkhalifa in einer Aussendung.
Paraloq: Hypo NOE ist bereits Kunde
Die beiden hatten die Idee während ihres Studiums an der Universität Sankt Gallen in der Schweiz. Mit der Hypo NOE kann das Startup inzwischen bereits einen bekannten Referenzkunden vorweisen. Seit ca. einem Jahr wurde das FinTech auch vom niederösterreichischen Technologie-Inkubator accent betreut. „Es freut mich, dass sich das Team seit der Gründung 2019 so gut entwickelt hat, derzeit werden auch Gespräche mit dem CERN zur Weiterentwicklung der Software geführt“, erklärt accent-Geschäftsführer Michael Moll. Das accent ist seit sechs Jahren der österreichische CERN-Partner für Technologie Startups.
