PowerCurve Strategy Manager vs. DecisionRules: Bedeutet Spezialisierung immer auch Vorteile?

Der Artikel untersucht, ob spezialisierte Lending-Tools (PowerCurve Strategy Manager - PCSM) oder universelle Regel-Engines (DecisionRules) für das Credit Decisioning effektiver sind. Während PCSM eine schwergewichtige Enterprise-Lösung ist, bietet DecisionRules eine schlankere, leistungsstarke Alternative, die oft durch Einfachheit und Vorlagen ein besseres „Preis-Leistungs-Verhältnis“ liefert.

Wichtige Vergleiche

Zentrale Vorteile und Empfehlungen

DecisionRules zeichnet sich durch Flexibilität und Effizienz aus. Die No-Code-Tabellen und sofort einsatzbereiten Vorlagen ermöglichen es Risikoanwendern, komplexe Logiken — etwa risikobasierte Preisgestaltung und A/B-Tests — ohne technische Engpässe zu verwalten.

PCSM bleibt für große Institutionen relevant, die spezialisierte, tiefgreifende Funktionen wie die native Integration von Experian-Daten oder integriertes Machine Learning benötigen.

Fazit: Für Unternehmen, die nicht die vollständige PowerCurve-Plattform benötigen, bietet eine universelle Engine wie DecisionRules eine schnellere Markteinführung und geringere Lizenzkosten, ohne dabei auf professionelle Kreditlogik zu verzichten.

Bei einer Rule Engine für das Kreditgeschäft könnte man vermuten, dass ein spezialisiertes Tool immer besser abschneidet als ein universelles. Häufig ist jedoch das Gegenteil der Fall: Wenn eine universelle, schlanke Rule Engine ihre Einfachheit und Benutzerfreundlichkeit durch sofort einsatzbereite Vorlagen ergänzt, die die gängigen Anwendungsfälle im Kreditgeschäft abdecken, kann sie Risikoanwendern mehr Leistung zu geringeren Kosten bieten.

Spezialisiertes Kreditvergabesystem oder universelle Business Rule Engine?

Beim Aufbau eines Kreditvergabesystems lautet die herkömmliche Empfehlung: Wählen Sie das spezialisierte Tool. Es kennt Ihre Branche, spricht Ihre Sprache und ist bereits für Kreditrisiken ausgelegt. Doch Spezialisierung hat ihren Preis: begrenzte Flexibilität, hohe Lizenzkosten und eine wachsende Lücke zwischen dem, was das Tool bietet, und dem, was Ihr Unternehmen tatsächlich benötigt. Eine moderne universelle Rule Engine verfolgt einen anderen Ansatz: weniger integrierte Regeltypen, dafür aber die Freiheit, jede Entscheidungslogik nach Ihren Vorstellungen zu gestalten — ohne Code und zu einem Bruchteil der Kosten.

Wenn ein Unternehmen zudem mit einer einzigen Technologie mehr Geschäftsbereiche abdecken kann, anstatt mehrere spezialisierte Tools zu betreiben, vervielfachen sich die Vorteile.

Betrachten wir dieses Dilemma im Kontext von Kreditvergabesystemen: PowerCurve Strategy Manager dient dabei als Beispiel für ein spezialisiertes Produkt, DecisionRules als Beispiel für eine universelle Rule Engine.

Was ist PCSM?

PowerCurve Strategy Manager (PCSM) ist ein spezialisiertes Tool für die Gestaltung von — überwiegend kreditbezogenen — Entscheidungsprozessen im Finanzdienstleistungsbereich. Es bietet zahlreiche Regeltypen, darunter kreditspezifische Scorecards und Policy-Rule-Sets. Zudem ermöglicht es eine nahtlose Integration mit Experian-Datenquellen, die Ausführung von R-Modellen sowie weitere fortschrittliche Funktionen wie unterstütztes Design und Machine Learning.

PCSM wird entweder als eigenständige Anwendung eingesetzt, die in das Kreditvergabesystem integriert ist, oder als Bestandteil einer Plattform aus der PowerCurve-Familie, beispielsweise Originations oder Collections.

Was ist DecisionRules?

DecisionRules ist eine moderne, schlanke Business Rule Engine mit Fokus auf Benutzerfreundlichkeit und Performance. Sie bietet einige leicht verständliche Regeltypen sowie leistungsstarke Orchestrierungsmöglichkeiten, mit denen Anwender komplexe Entscheidungslogiken anhand eigener Muster erstellen können. Die häufigsten Muster im Kreditgeschäft stehen als Vorlagen zur Verfügung — von Scorecards sowie Eligibility- und Policy-Rule-Sets über risikobasierte Preisgestaltung und Berechnungen der finanziellen Tragfähigkeit bis hin zur Berechnung von Kreditparametern und A/B-Tests.

Vergleich der Funktionen für das Regel-Design

Lassen wir die offensichtlichen Unterschiede zwischen den beiden Lösungen außer Acht — PCSM ist eine unternehmensähnliche, spezialisierte Lösung, die typischerweise in eine umfassende Plattform für die Kreditvergabe eingebettet ist und von größeren Banken genutzt wird, die sich eine solche Investition leisten können. DecisionRules hingegen ist eine schlanke, performanceorientierte Lösung, die von kleineren Institutionen direkt oder ergänzt durch eine Workflow-Orchestrierung eingesetzt wird. Stattdessen betrachten wir die funktionalen Aspekte, die für die No-Code-Entwicklung und Wartung von Kreditentscheidungsstrategien entscheidend sind.

Allgemeine Funktionen für das Regel-Design

Werfen wir zunächst einen Blick auf die Funktionen, die mit dem allgemeinen Regel-Design verbunden sind.

Tabelle 1: Funktionsvergleich.

Hinweis: Abgesehen vom eigentlichen Rule-Design selbst werden Lösungen in der Regel anhand der Variabilität der Bereitstellungs- und Integrationsmodelle, der Performance sowie der Lizenz-/Preisniveaus verglichen – in all diesen Kategorien schneiden leichtgewichtige Business-Rule-Engines typischerweise deutlich besser ab als spezialisierte, schwergewichtige Tools.

Design von lending-bezogenen Regeln

Sehen wir uns nun genauer an, wie Regeln, die typischerweise in den Use Cases Lending / Credit Decisioning verwendet werden, gestaltet werden können:

Tabelle 2: Vergleich der Komponenten für Lending-Decisioning.

Policy Rules

In PCSM, ist eine Policy Rule eine Echt/false-Scripting-Expression, mit der Möglichkeit, auf andere Regeln zu verweisen, z. B. Class Sets, Matrizen und Boolean Expressions. Eine komplexe Bedingung in einer Regel wird erstellt mit komplexen AND/OR-Expressionen. Da Policy Rules typischerweise die häufigste Komponente im Decisioning sind, kann dieser codebasierte Ansatz ein wesentlicher Nachteil sein, wenn der Nutzer kein „Bracket“-Fan ist.

Die Reason Codes (Decision Reason Codes) werden unabhängig von den Policy Rules sowie den Decisions Sets (die die Ergebnisse der Regeln definieren) gepflegt. Regeln werden zu Policy Rule Sets kombiniert, die den Satz der Regeln für jede der Decisions definieren, und die Rule Sets werden Decision Settern oder Decision-Setter-Trees zugewiesen. All das ergibt ein komplexes System: in einigen Dimensionen flexibel, in anderen jedoch starr.

In DecisionRules, wird ebenfalls eine Bibliothek von Regeln verwendet, typischerweise in Form von No-Code Decision Tables. Decision Trees oder Decision Flows können ebenfalls als Regeln genutzt werden – die einzige Voraussetzung ist, dass das gleiche Output-Strukturmuster eingehalten wird. Die Regeln können einen oder mehrere Reason Codes enthalten, unterschiedliche Outcomes sowie Nachrichten, die dem Underwriter angezeigt werden.

Anschließend werden die Regeln typischerweise wieder über Decision Tables zu Rule Sets kombiniert, sodass zusätzliche Bedingungen für die Ausführung der Regeln angegeben werden können.

Die Flexibilität eines solchen Systems ist enorm – die Beziehung zwischen Regel, Rule Code, Message, Outcome und Zuordnung zu einem Rule Set kann auf viele verschiedene Arten erfolgen:

Ausgehend von den oben beschriebenen Optionen kann jeder Kreditgeber wählen, was für ihn am besten passt, oder sein eigenes Muster erstellen. In unserem Artikel teilen wir weitere Details.

Scorecards

In PCSM basiert eine Scorecard auf verschiedenen Regeltypen wie Class sets, Boolean Expressions und Matrizen, die die Klassifizierung der Variablen ermöglichen. Diese Klassifizierungen werden anschließend in eine Scorecard-Regel zusammengeführt, in der die Punktzahl für jede „Leaf“-Instanz zugewiesen und die finale Punktzahl berechnet wird. Dieses Konzept ist in großem Umfang No-Code (ausgenommen Boolean Expressions); der einzige Nachteil besteht darin, dass jede Variable zweimal behandelt werden muss – zuerst bei der Klassifizierung und dann bei den Score Points.

In DecisionRules können die Scorecard-Elemente ebenfalls verschiedene Regeltypen sein, typischerweise werden jedoch Decision Tables genutzt. Ein typisches Muster ist, dass die Decision Table den Klassifizierungs- und den Scoring-Teil sehr intuitiv zu einer einzigen Tabelle verbindet – einschließlich der Möglichkeit, mehr Variablen zu kombinieren.

Die Scorecard kann an sich anhand verschiedener Muster zusammengestellt werden, abhängig von der Präferenz des Nutzers – entweder wird die Scorecard in einem Decision Flow definiert oder erneut in einer Decision Table. In beiden Fällen wird der finale Score einschließlich potenzieller Transformationen in einem Decision Flow berechnet, optional ergänzt durch eine Decision Table zur Zuweisung einer Risk Grade. Weitere Details finden Sie in im Artikel.

Im Rahmen des Designs kann ein detailliertes Audit Logging angewendet werden, einschließlich IDs und Versionen der verwendeten Regeln.

Segmentierungen

Die Möglichkeit, Bewerbungen anhand verschiedener Kriterien zu segmentieren, mithilfe von Class Sets, Matrizen und Boolean Expressions ist ein echter Pluspunkt in PCSM. Die Segmentierung über eine Variable hinweg heißt Class Set, die Segmentierung über zwei Variablen hinweg nennt man Matrix – beides ist No-Code. Für die Kombination von mehr Variablen ist entweder eine Kombination von Regeln erforderlich, oder es können Boolean Expressions verwendet werden, die scriptbasiert sind.

Diese Regeln werden typischerweise in Trees hinter Decision Process Flow Nodes verwendet, um eine Regel oder ein Regel-Setup festzulegen, das während des Prozesses angewendet wird.

In DecisionRules kann ein Nutzer für denselben Zweck DecisionTables oder DecisionTrees verwenden, beliebig viele Variablen kombinieren und komplexe Bedingungen ohne Coding erstellen – und diese anschließend auch in anderen Regeln verwenden.

Risikobasiertes Pricing

PCSM verfügt über keine integrierte Regel, die gezielt auf Risikobasiertes Pricing ausgerichtet ist – es kann mithilfe anderer Regeln entworfen werden, z. B. mit einem Value Setter Tree oder einer Treatment Table plus Treatment Table Tree.

In DecisionRules können Sie erneut je nach Präferenz eine DecisionTable oder einen DecisionTree verwenden. Eine Vorlage ist bereits in der Anwendung verfügbar.

Berechnungen zur Bezahlbarkeit

Auch hier gibt es keine integrierte Regel in PCSM. Ein typisches Design könnte eine Treatment Table zur Parametrisierung der Berechnung und die zugrunde liegende Skriptlogik für die Berechnungen selbst nutzen.

In DecisionRules, eine Vorlage ist bereits verfügbar und deckt den häufigsten Fall ab. Sie lässt sich einfach erweitern oder anpassen, um exakt den Anforderungen des Unternehmens zu entsprechen.

A/B-Testing

Dieses wichtige Feature ist in beiden Tools verfügbar – in PCSM über eine integrierte Funktionalität, die in den Trees genutzt werden kann, während in

DecisionRules über eine anpassbare Vorlage, die an jeder Stelle im Decision-Prozess verwendet werden kann.

Fazit

Die Verwendung einer schlanken DecisionRules statt PCSM ergibt Sinn

In diesem Artikel haben wir die Rule-Design-Fähigkeiten von PCSM und DecisionRules verglichen. Wir haben gezeigt, dass Spezialisierung nicht immer Effizienz und Vorteile bedeutet, sondern oft der andere Ansatz mehr Einfachheit und Flexibilität im Rule-Design bringt – was zu Effizienz bei Regeländerungen führt.

Obwohl PCSM integrierte, vordefinierte Regeln für Scorecards und Policy Rule Sets bietet, sind diese sehr komplex und ihre Anpassungsmöglichkeit ist in gewisser Hinsicht begrenzt. Im Vergleich dazu bietet DecisionRules verschiedene Vorlagen, die für jede dieser Anforderungen genutzt werden können – oder es kann jede beliebige kundenspezifische Vorlage erstellt werden, um die Anforderungen des Kreditgebers direkt zu treffen. Daher muss ein Risk User keine Angst haben, nicht zu wissen, wie Lending-Regeln gestaltet werden – denn die Vorlagen sind verfügbar sowie ein Professional-Services-Team innerhalb von DecisionRules, das Unterstützung bei der Anleitung, Umsetzung oder beim Konvertieren von Regeln aus PowerCurve leisten kann.

Während PCSM sich mit „On-top“-Funktionalitäten wie Experian-Connectoren, assistiertem Design oder Machine Learning hervorhebt, übertrifft DecisionRules es in puncto No-Code-Rule-Design, Flexibilität und Einfachheit der grundlegenden Regeltypen – ebenso wie mit Vorlagen für die häufigsten Lending-Entscheidungen und einem KI-Assistenten, der beim Erstellen von Regeln helfen kann. Für ein Unternehmen, das nicht die gesamte PowerCurve Originations-Plattform und deren fortgeschrittene Funktionalitäten nutzt, ist die Verwendung einer schlanken Business-Rule-Engine wie DecisionRules daher absolut sinnvoll.