Haben Sie sich auch schon mal gefragt, ob Ihr Geschlecht, Ihre Herkunft oder Ihr Alter Ihre Chancen auf einen Kredit beeinflussen könnten und deswegen bei der Kreditanfrage gezögert? Vielleicht haben Sie sogar schon erlebt, dass eine Kreditanfrage nicht wegen Ihrer Geschäftszahlen scheiterte, sondern wegen veralteter Annahmen oder subjektiver Einschätzungen.

Solche Vorurteile in der Kreditvergabe sind oft unsichtbar. Trotzdem spielen sie auch heute noch eine Rolle – vor allem in traditionellen, manuell geprägten Entscheidungsprozessen.

Doch wir haben gute Nachrichten: Es gibt einen Weg, diese Diskriminierungsfaktoren zu vermeiden. In diesem Artikel zeigen wir, wie automatisierte Systeme und der Einsatz von Künstlicher Intelligenz für faire Finanzierung kleiner und mittlerer Unternehmen sorgen.

Was sind Vorurteile in der Kreditvergabe?

Vorurteile sind nicht nur ein Gesellschaftsproblem, sondern auch ein Geschäftsrisiko und sie beeinflussen, wer Zugang zu Kapital bekommt und wer nicht. Besonders in klassischen Kreditprozessen, in denen persönliche Einschätzungen eine große Rolle spielen, wirken sich unbewusste Denkmuster direkt auf die Finanzierungschancen aus.

Gender Financing Gap

Eine der sichtbarsten Formen von Diskriminierung bei der Kreditvergabe ist der sogenannte Gender Financing Gap. In einer von uns durchgeführten Studie zeigte sich: Ein Drittel der befragten Unternehmerinnen in Deutschland fühlte sich bei einer Finanzierungsanfrage diskriminiert.

Rund 31 % gaben an, dass Geschäftsinhaberinnen nicht den gleichen Zugang zu Finanzierung haben wie ihre männlichen Kollegen. Der Hauptgrund: Das Potenzial von weiblich geführten Unternehmen wird systematisch unterschätzt. Nicht aufgrund von Zahlen, sondern wegen festgefahrener Denkmuster.

Herkunft und Religion als Diskriminierungsfaktor

Neben dem Geschlecht spielen auch Herkunft und Religion eine Rolle, wenn es um die Chancen auf Finanzierung geht. Unsere Studie zeigt: 39 % der befragten Unternehmer und 42 % der Unternehmerinnen fühlten sich in der Vergangenheit aufgrund ihrer Herkunft benachteiligt, wenn sie eine Finanzierung oder einen Kredit sichern wollten. Auch die Religionszugehörigkeit spielt eine Rolle: 38 % der Männer und 45 % der Frauen gaben an, sich deswegen bereits diskriminiert gefühlt zu haben.

Die Ursachen dafür sind vielfältig. Neben bewussten oder unbewussten Vorurteilen erschweren auch Sprachbarrieren, kulturelle Unterschiede oder eine begrenzte Kenntnis des lokalen Finanzsystems den Zugang zu Kapital. Hinzu kommt, dass Personen mit Migrationshintergrund oft auf formelle Hürden stoßen,  etwa weil ausländische Berufs- oder Studienabschlüsse nicht anerkannt werden oder ihnen weniger Fach- und Führungskompetenz zugetraut wird.

Alter als Diskriminierungsfaktor

Auch das Alter kann zu einem Hindernis bei der Kreditvergabe werden. Jüngere Unternehmer*innen werden oft als zu unerfahren eingeschätzt, besonders wenn sie erst eine kurze Geschäftshistorie vorweisen können. Dabei bringen viele junge Unternehmer*innen viel Motivation und innovative Ideen mit - Faktoren, die im klassischen Bewertungsprozess schnell untergehen.

Auf der anderen Seite stoßen auch ältere Gründer*innen oder Selbstständige auf Vorurteile. Ihnen wird mitunter unterstellt, weniger anpassungsfähig oder nicht mehr zukunftsorientiert zu handeln, ganz unabhängig von ihrer Erfahrung oder ihrem bisherigen Geschäftserfolg.

Diese Art der Bewertung sagt wenig über das tatsächliche unternehmerische Potenzial aus und blendet wichtige Erfolgsfaktoren aus.

Typische Fehler im klassischen Kreditentscheidungsprozess

Besonders in traditionellen Kreditvergabeprozessen werden Kreditentscheidung weiterhin allein von Menschen getroffen und damit auch von ihren Erfahrungen, Meinungen und Denkmustern beeinflusst. Das kann unbewusst zu Verzerrungen führen, die eigentlich nichts mit der realen wirtschaftlichen Lage eines Unternehmens zu tun haben.

Hier sind vier häufige Voreingenommenheiten (Bias), die dabei eine Rolle spielen:

Confirmation Bias (Bestätigungsfehler)

Dieser Denkfehler beschreibt die Tendenz, Informationen so auszuwählen und zu bewerten, dass sie die eigenen Erwartungen oder Meinungen bestätigen.

Für die Kreditvergabe bedeutet das: Entscheider*innen suchen gezielt nach Hinweisen, die ihre Einschätzung stützen, z. B. dass eine bestimmte Branche „nicht funktioniert“. Positive Signale, die dieser Meinung widersprechen würden, werden dagegen ignoriert oder abgeschwächt.

Stereotype Bias

Hierbei werden Menschen nicht individuell betrachtet, sondern auf Basis allgemeiner Annahmen über ihre Zugehörigkeit zu einer bestimmten Gruppe bewertet, etwa aufgrund von Geschlecht, Herkunft oder Alter.

Bei der Kreditvergabe bedeutet das: Ein Kreditantrag wird nicht auf Grundlage der tatsächlichen Geschäftszahlen beurteilt, sondern auf Basis dessen, was man „typischerweise“ über z. B. Solo-Selbstständige oder junge Unternehmer*innen denkt.

Recency Bias (Rezenzeffekt)

Menschen gewichten Informationen, die sie kürzlich erhalten haben, stärker als ältere, selbst wenn diese langfristig relevanter wären.

Bei der Kreditvergabe bedeutet das: Eine aktuelle Umsatzdelle, z. B. wegen saisonaler Schwankungen, kann überbewertet werden, während ein stabiler Geschäftsverlauf über Jahre hinweg in den Hintergrund rückt.

Overconfidence Bias (Vermessenheitsverzerrung)

Entscheidungsträger*innen überschätzen ihre Fähigkeit, Risiken oder Erfolgsaussichten „aus dem Bauch heraus“ zu beurteilen.

Bei der Kreditvergabe bedeutet das: Subjektive Einschätzungen, etwa aufgrund eines Gesprächs oder „Gefühls“, können die objektive Analyse verdrängen. Entscheidungen basieren dann mehr auf Selbstvertrauen als auf Daten.

iwocas Ansatz für eine faire Kreditvergabe durch automatisierte Systeme

Technologie kann helfen, Vorurteile in der Kreditvergabe zu reduzieren, oder im besten Fall sogar ganz zu vermeiden. Genau darauf setzen wir bei iwoca: Unsere automatisierten Systeme treffen Kreditentscheidungen auf Basis von Daten - nicht auf Bauchgefühl oder persönlichen Einschätzungen. Dabei kombinieren wir bewusst moderne Technologie mit der fachlichen Kompetenz unserer Risiko-Expert*innen.

Unsere Entscheidungsprozesse beruhen auf objektiven, transparenten und nachvollziehbaren Datenmodelle. Viele Merkmale, die in klassischen Kreditprozessen zu bewusster oder unbewusster Voreingenommenheit führen können – etwa Geschlecht, Herkunft oder Alter – werden bei uns nur anonymisiert verarbeitet. Das sorgt von Anfang bis Ende für Neutralität.

Die dahinterstehende Technologie nutzt Machine-Learning-Modelle, die kontinuierlich durch automatisierte Datenanalysen, das Know-how unserer Risiko-Teams und manuelle Validierung in Echtzeit weiterentwickelt werden. Denn besonders bei höheren Finanzierungssummen ist menschliches Augenmaß nach wie vor wichtig. So schaffen wir ein Kreditmodell, das objektiv, nachvollziehbar und gleichzeitig flexibel ist:

• Kleinere Kredite bis 25.000 € werden weitgehend automatisiert geprüft, damit Selbstständige und kleine Unternehmen schnell und unkompliziert Zugang zu Kapital erhalten.
• Bei höheren Beträgen bleibt die persönliche Einschätzung durch unsere Fachabteilung entscheidend. Denn gerade dort ist menschliches Augenmaß in der Risikobewertung als sinnvolle Ergänzung zur Technik wichtig.

Das Ergebnis ist eine ganzheitliche Beurteilung der Kreditwürdigkeit, die über klassische Bewertungsmuster hinausgeht und Zahlen, Fakten und das tatsächliche Potenzial eines Unternehmens stehen im Mittelpunkt.

So fördern wir Chancengleichheit und stärken das Vertrauen in unsere Entscheidungen. Denn Unternehmer*innen, die im klassischen Kreditprozess oft unterschätzt oder übersehen werden, erhalten bei uns die Finanzierung, die sie verdienen.

„Eine Sorge, die ich hatte war: Werden sie mich nehmen oder nicht? Ich bin alleinerziehende Mutter und alleinige Inhaberin des Unternehmens. Dann haben sie mich genommen."
– Camilla Ribas, Geschäftsführerin Milla's Place