Drei Bewertungsebenen, drei Geschwindigkeiten: KI-Disruption als Kreditrisiko

Im Juli 2026 prüfte die Ratingagentur Fitch knapp 200 nordamerikanische Dienstleistungsunternehmen darauf, wie stark künstliche Intelligenz ihr Geschäftsmodell bedroht. Vier Emittenten bescheinigte sie ein hohes Risiko, den meisten übrigen ein beherrschbares. Härter fiel das Urteil über eine ganze Teilbranche aus: Die Anbieter ausgelagerter Kundenbetreuung, zu denen die großen Callcenter-Betreiber gehören, stufte Fitch insgesamt als hoch gefährdet ein. Zwei Monate später, am 15. September, legte der Deutsche Sparkassen- und Giroverband seine Mittelstandsanalyse vor. Das höchste Wachstum, fünf bis acht Prozent im Jahr bis 2028, erwartet er unter anderem für unternehmensnahe Dienstleister und IT-Dienstleister. Künstliche Intelligenz, schreibt der Verband über seine Branchenprognose, treibe die relevanten Branchen erkennbar an.

Die beiden Häuser messen Verschiedenes, Fitch das Kreditrisiko nordamerikanischer Emittenten, der Verband das Umsatzwachstum deutscher Branchen. Dahinter steht dieselbe offene Frage: ob KI die Geschäftsmodelle ganzer Dienstleistungsbranchen entwertet. Aktienmärkte fällen ihr Urteil innerhalb von Tagen, amerikanische Kreditfonds geben im Quartalstakt Einsicht in ihre Bücher, und im Bankbuch, bei den Krediten also, die eine Bank bis zur Fälligkeit hält, erhält man eine Antwort erst, wenn Kredite tatsächlich ausfallen. Ein Aktionär hat täglich die Möglichkeit, seine Position der Informationslage anzupassen. Das Kreditbuch einer Bank kann während der Laufzeit von außen niemand einsehen. Dort lagen Ende Juni 2026 allein in Deutschland gut zwei Billionen Euro an Krediten für Unternehmen und Selbständige, und welcher Teil davon an ersetzbaren Geschäftsmodellen hängt, weist keine Statistik aus.

Was sich heute messen lässt

Dass KI ganze Branchen entwertet, lässt sich bislang nicht belegen. Ein Insolvenzfall, dessen Hauptursache sich glaubhaft auf KI zurückführen ließe, ist bislang nicht öffentlich dokumentiert. Herabstufungen mit dieser Begründung gibt es seit dem Sommer in Einzelfällen. S&P Global Ratings stufte im August den Werbevermarkter Teads herab und nannte die Disruption durch KI schon im Titel der Entscheidung: KI-Zusammenfassungen entziehen den Webseiten, die Teads vermarktet, die Aufrufe.

Messbar ist die Erosion dort, wo Unternehmen ihre Geschäftsfelder einzeln ausweisen. Beim Bildanbieter Getty Images schrumpfte das Geschäft mit Kreativbildern im zweiten Quartal 2026 um 2,6 Prozent, während das redaktionelle Geschäft um 9,2 Prozent zulegte. Getty nennt KI dabei nicht als Ursache, die Freiberufler-Plattform Fiverr tut es ausdrücklich. Dort fiel die Zahl der aktiven Käufer binnen eines Jahres um gut ein Fünftel, während die verbliebenen je Kopf gut 15 Prozent mehr ausgaben. Vorstandschef Micha Kaufman führt das auf die rasche Verbreitung von KI zurück, die massenhafte, geringwertige Einzelaufträge übernehme. In beiden Häusern schrumpft das kleinteilige Geschäft mit Einzelkunden, während sich das Geschäft mit Großkunden und größeren Projekten hält oder wächst.

Für die Kreditanalyse folgt daraus, dass die Branche als Einheit zu grob ist. Die Erosion trifft einzelne Geschäftsfelder innerhalb eines Unternehmens, und so fein unterscheiden weder die Märkte noch die Banken.

Erste Ebene: Der Aktienmarkt fällt sein Urteil in Tagen

Die Aktienmärkte haben ihr Urteil binnen Monaten gefällt und zu einem guten Teil wieder revidiert. Zwischen Oktober 2025 und Februar 2026 brachen die Kurse von Softwareunternehmen um fast 30 Prozent ein. Die Europäische Zentralbank (EZB) beschreibt in ihrem Finanzstabilitätsbericht vom Mai 2026 die Sorge der Marktteilnehmer, der Wandel durch KI könne bestehende Geschäftsmodelle und Arbeitsplätze überflüssig machen. Ihren Tiefpunkt erreichten die Kurse im April: Ein breit gefasster Indexfonds für amerikanische Softwareaktien lag nach Berechnung von Reuters mehr als 37 Prozent unter seinem Hoch vom September 2025. Bis Mitte September hat er gut zwei Drittel dieses Verlusts wieder aufgeholt, unterbrochen von einem Rückschlag im Juni. Ob die Sorge damit erledigt ist, steht nicht fest. Der Verlauf zeigt aber, wie beweglich Aktionäre sind.

Wie schnell ein solches Urteil fällt, zeigte sich schon im Februar 2024. Am 27. Februar teilte der schwedische Zahlungsdienstleister Klarna mit, sein KI-Assistent erledige die Arbeit von 700 Kundenbetreuern. Am Tag darauf verlor die Aktie des französischen Callcenter-Konzerns Teleperformance zeitweise 29 Prozent und fiel auf den tiefsten Stand seit 2016. Händler und Analysten führten den Einbruch laut Reuters auf die Klarna-Mitteilung zurück, und Teleperformance widersprach noch am selben Tag: Das laufende Geschäft decke die negativen Schlüsse nicht, die aus der Mitteilung gezogen würden. Gut ein Jahr später kündigte Klarna-Chef Sebastian Siemiatkowski laut Bloomberg an, für den Kundendienst wieder Menschen einzustellen, weil die Qualität gelitten habe. Ob der Kurs von damals richtig lag, ist bis heute offen. Ein Aktionär kann mit dieser Unsicherheit leben: Er bekommt jedes Quartal neue Zahlen und kann seine Position an jedem Handelstag anpassen.

Zweite Ebene: Der Kreditmarkt legt im Quartalstakt offen

Am Kreditmarkt gibt es einen vergleichbaren Einblick vor allem in den Büchern amerikanischer Kreditfonds, die jeden Kredit vierteljährlich an die Börsenaufsicht melden müssen. Die Bank für Internationalen Zahlungsausgleich (BIZ) hat diese Meldungen im Juli 2026 ausgewertet. Die Fonds haben rund 115 Milliarden Dollar an Softwarefirmen ausgereicht, etwa ein Fünftel ihres gesamten Kreditbuchs. Die Erlöse dieser Schuldner sieht die BIZ durch KI in hohem Maße gefährdet, weil die Technologie bestehende Produkte ersetzen und neuen Wettbewerbern die Entwicklung verbilligen könne. Auswirkungen auf die Konditionen hat dieses Risiko bislang nicht. Weder die Fonds noch deren Aktionäre bewerten Softwarekredite anders als andere, stellt die BIZ fest, und die Risikoaufschläge sind gesunken, während das Risiko zunahm. Für die Gläubiger zieht sie daraus diesen Schluss:

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Die Kreditgeber werden schlechter dafür bezahlt, ein Risiko zu tragen, das gewachsen ist.

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Woran das liegt, lässt die BIZ offen. Möglich sei, dass die Fonds nur die solideren Softwarefirmen finanzieren, möglich aber auch, dass der Wettbewerb um Abschlüsse die Kreditstandards gelockert hat. Mildernd wirken nach ihrer Einschätzung die geringe Verschuldung der Fonds und ihre vorrangig besicherten Kredite, und zum Jahresende 2025 waren weniger als ein Prozent der Softwarekredite im Zahlungsverzug. Diese Angabe stammt allerdings von den Fonds selbst, die ihre Kredite bis zur Fälligkeit halten und selbst bewerten. Aussteigen können sie so wenig wie eine Bank. Dazu kommt eine Verflechtung: Rund 60 Prozent des Softwarekreditvolumens entfallen auf Unternehmen, die bei sieben oder mehr Fonds gleichzeitig verschuldet sind. 2015 lag dieser Anteil unter zehn Prozent.

Begrenzt ist auch die Einsicht in die Schuldner. Am amerikanischen Markt für syndizierte Unternehmenskredite gingen nach einer Auswertung von Morgan Stanley mehr als 80 Prozent der Softwarekredite an nicht börsennotierte Unternehmen, deren Zahlen nur eingeschränkt zugänglich sind. Die Ratingagenturen achten deshalb auf Frühindikatoren, die den Finanzkennzahlen vorauslaufen. S&P Global Ratings nannte im März 2026 vier, die eine Herabstufung auslösen können: Bestandskunden geben weniger aus oder wandern ab, es kommen weniger Neukunden hinzu, die Preiszugeständnisse wachsen, und die Verträge laufen kürzer. Die Kreditfonds zeigen, dass Offenlegung allein nicht genügt: Solange die Gläubiger an ihre Kredite gebunden sind, schlägt sich auch ein sichtbares Risiko nicht in den Konditionen nieder.

Dritte Ebene: Im Bankbuch kommt die Antwort erst mit dem Ausfall

In den Kreditbüchern der Banken kommt das Risiko, dass KI das Geschäftsmodell eines Kreditnehmers entwertet, nicht als eigene Kategorie vor. Eine Auswertung der Geschäfts- und Risikoberichte 2025 von acht deutschen und sieben weiteren europäischen Instituten und Institutsgruppen ergibt: 14 der 15 Berichte behandeln KI als eigenes Thema, als Technologie im eigenen Haus, als Werkzeug von Angreifern, als Modellrisiko und als Bewertungsfrage an den Aktienmärkten. Nur im konsolidierten Jahresabschluss der Genossenschaftlichen Finanzgruppe kommt sie nicht vor.

Mit dem Kreditrisiko der eigenen Kunden verknüpft das Thema ausdrücklich nur ein Haus, die Deutsche Bank. Unter den Risiken, die sie in ihrem Umfeld beobachtet, führt sie die Frage auf, ob sich die hohen Investitionen in KI tragen, wie sie auf Geschäftsmodelle wirken und was daraus für das Kreditrisiko der Kunden folgen kann. Ihr Technologieportfolio beziffert sie mit 15,8 Milliarden Euro, davon 3,2 Milliarden an Softwareunternehmen, und steuert es nach eigenen Risikovorgaben. Fünf Prozent dieser Kredite hat sie der Stufe 2 zugeordnet. UniCredit erwähnt, KI könne Unternehmen und Märkte erschüttern, ohne Bezug zum eigenen Kreditbuch. Untätig müssen die übrigen Häuser deshalb nicht sein, denn Branchenlimite, Beobachtungslisten und die qualitativen Teile der Ratingverfahren erscheinen in keinem Geschäftsbericht. Ein Zuschlag zur Risikovorsorge aber wäre erläuterungspflichtig, und eine als wesentlich eingestufte Risikoart stünde im Risikobericht. Beides findet sich in keinem der 15 Berichte.

Die Berichte beziehen sich auf 2025 und wurden überwiegend im Frühjahr 2026 testiert, das Bulletin der BIZ und die Durchsicht von Fitch erschienen im Juli. Der Halbjahresbericht der Deutschen Bank ändert das Bild kaum: Zum 30. Juni 2026 schreibt sie, ihre Risikolage habe sich nicht wesentlich verändert, und führt das Technologieportfolio unter den Themen mit verstärkter Beobachtung. Der Aktienmarkt hat im Winter reagiert, die Banken können es in ihren Berichten frühestens für 2026 tun.

Bei der Aufsicht fehlt der Zusammenhang ebenfalls. In den Aufsichtsprioritäten der EZB für 2026 bis 2028 kommt KI 28-mal vor, aber kein einziges Mal als Ursache steigender Kreditrisiken bei den Kunden der Banken. Die Europäische Bankenaufsichtsbehörde (EBA) spricht den Zusammenhang in ihrem Risikobericht vom Juni 2026 an, allerdings nur für Kreditfonds. Für das Kreditbuch der Banken zieht sie daraus keinen Schluss.

Das Instrument für solche Fälle existiert. Für neuartige Risiken, die das statistische Modell mangels Datenhistorie nicht erfassen kann, hat die EZB-Bankenaufsicht zweimal untersucht, wie Banken Zuschläge zur Risikovorsorge einsetzen, zuletzt in einem Bericht vom Juli 2024. Diese Zuschläge, im Fachjargon Overlays, machen rund ein Viertel der Risikovorsorge für nicht notleidende Kredite aus. Wie Banken mit neuartigen Risiken umgehen sollen, hat die Aufsicht dort festgehalten: Sie zu ignorieren sei von allen Vorgehensweisen die am wenigsten akzeptable, weil künftige Kreditverluste dann systematisch unterschätzt würden. Auf ihrer Liste solcher Risiken stehen Energieversorgung, Lieferketten, Umweltrisiken, Inflation, Geopolitik und das Zinsniveau. Künstliche Intelligenz steht nicht darauf. Die Aufsicht hält die Liste selbst für unvollständig: Es sei nur vernünftig, mit weiteren Überraschungen zu rechnen.

Drei Lücken: Warum das Risiko in keinem Bericht auftaucht

Dass das Disruptionsrisiko in keinem Bericht als eigene Kategorie erscheint, hat drei Gründe, die in Rechnungslegung, Statistik und Modelltechnik liegen.

Die Zeitlücke. Der Rechnungslegungsstandard IFRS 9 ist vorausschauend gebaut. Ein Kredit wandert in Stufe 2, sobald sich sein Ausfallrisiko über die gesamte Restlaufzeit deutlich erhöht hat, und wo sich ein Risiko am einzelnen Kreditnehmer noch nicht festmachen lässt, sieht der Standard den Stufenwechsel für ganze Gruppen von Krediten vor. In der Praxis leiten die meisten Verfahren den Wechsel dagegen aus der Ausfallwahrscheinlichkeit der nächsten zwölf Monate ab, ergänzt um Zahlungsverzug und Beobachtungsliste. Der Standard lässt diese Näherung zu, nimmt aber den Fall aus, in dem sich Veränderungen erst jenseits der zwölf Monate auswirken. Ein Geschäftsmodell, das in drei Jahren erodiert, ist dieser Fall: Es bewegt keine der genannten Größen, der Kredit bleibt in Stufe 1, und die Vorsorge deckt nur die kommenden zwölf Monate. Den Stufenwechsel für ganze Teilportfolios nutzten in der Erhebung der EZB-Bankenaufsicht 38 Prozent der Institute.

Die Klassifikationslücke. Die deutsche Kreditnehmerstatistik weist 169,7 Milliarden Euro in einer einzigen Branchengruppe aus. Wer im Verzeichnis der Bundesbank nachschlägt, welche Geschäftsmodelle darin zusammenkommen, findet Rechenzentren, Softwareentwickler, Telekommunikation, Verlage, Anwaltskanzleien, Unternehmensberatungen, Ingenieurbüros, Übersetzungsbüros, Zeitarbeit, Wachdienste, Callcenter, Inkassobüros und die Industrie- und Handelskammern. Ein Rechenzentrum und ein Callcenter teilen sich damit eine Kreditzahl. Aus der Größe dieser Branchengruppe lässt sich deshalb kein Risikomaß ableiten, sie zeigt nur, wie grob das Raster ist. Intern führen die Banken feinere Schlüssel, und die Deutsche Bank berichtet ihr Technologieportfolio quer über vier Wirtschaftszweige. Auch der feinste Schlüssel sortiert aber Unternehmen. Die Disruption verläuft mitten durch sie hindurch, und den Mix der Geschäftsfelder eines mittelständischen Kreditnehmers weist kein Jahresabschluss aus. Darin liegt die eigentliche Datenlücke.

Die Modelllücke. Wie ein Kreditrisikomodell auf einen Strukturbruch reagiert, hat die Aufsicht bereits einmal gemessen. Im Klimastresstest von 2022 reagierten die Risikoparameter der Banken in vielen Fällen kaum auf die vorgegebenen Schocks, und auf die nach Branchen unterschiedlich harten Szenarien so gut wie gar nicht. Durch die Modelle geschickt, verpufft ein Branchenschock, weil Ausfallwahrscheinlichkeit und Verlustquote aus Zeitreihen stammen, in denen das Ereignis nicht vorkommt. Außerhalb des Modells gesetzt, liefert dasselbe Szenario die Größe für den Zuschlag zur Risikovorsorge und für die Kapitalunterlegung. Die EZB verlangt, dass Zuschläge auf Simulationen und Szenarioanalysen beruhen.

Was für die Gelassenheit der Banken spricht

Für die Gelassenheit der Banken sprechen fünf Beobachtungen. Erstens sind die Kreditbücher unauffällig. Der Anteil der Kredite in Stufe 2 ist im Euroraum auf 8,9 Prozent gefallen, die Quote notleidender Kredite verharrt mit 2,2 Prozent auf historischem Tief, und die Ausfallraten sinken im Aggregat. Deutschland nimmt die EZB davon allerdings aus: Hier steigen die Ausfälle im Mittelstandskredit und der Anteil der Kredite in Stufe 2. Zweitens sehen die Ratingagenturen bislang wenig Anlass zur Sorge. Fitch stufte vier von knapp 200 geprüften Emittenten als hoch gefährdet ein, will die betroffene Teilbranche aber weiter beobachten.

Drittens gibt es die Disruption in der Breite bislang nicht. Das Budget Lab der Universität Yale findet in Daten bis August 2026 keine klaren Belege dafür, dass KI den Arbeitsmarkt umwälzt. In einer Umfrage des ifo-Instituts vom Mai 2025 berichteten knapp vier Prozent der Unternehmen, die KI einsetzen oder den Einsatz planen, von einem Stellenabbau infolge dieses Einsatzes. Zur Wahrheit gehört aber auch, dass gut 27 Prozent ihn für die kommenden fünf Jahre erwarten, siebenmal so viele.

Viertens nehmen die Branchen, deren Arbeit sich am leichtesten ersetzen lässt, eher wenig Kredit auf. Eine Kanzlei, eine Unternehmensberatung, eine Marktforschungsgesellschaft haben kaum Sachanlagen und deshalb vergleichsweise wenig Fremdkapitalbedarf. Für das einzelne Engagement stimmt das. Im Portfolio entsteht das Klumpenrisiko erst dadurch, dass viele kleine Kreditnehmer gleichzeitig ausfallen. Die Kapitaladäquanzverordnung sieht für Kredite an Unternehmen mit weniger als 50 Millionen Euro Umsatz sogar eine eigene, niedrigere Korrelationsannahme vor. Trifft ein Schock 200 solcher Kreditnehmer auf einmal, trägt diese Annahme nicht mehr. Wie viel Kredit auf diese kleinen Kreditnehmer entfällt, weiß heute niemand.

Fünftens sieht eine Hausbank die Kontoumsätze ihrer Kunden früher als jeder Markt und jede Ratingagentur. Ein Frühwarnsystem ohne Kategorie für die Ursache meldet jeden dieser Umsatzrückgänge allerdings als Einzelfall.

Hinzu kommt, dass Aktienmarkt, Kreditfonds und Banken verschiedene Schuldner vor sich haben: börsennotierte Unternehmen, amerikanische Softwarehäuser im Besitz von Finanzinvestoren und den deutschen Mittelstand. Die Befunde lassen sich nur übertragen, wenn Wertschöpfung aus der Verarbeitung von Sprache, Daten und Dokumenten überall ähnlich angreifbar ist, gleich in welchem Land und in welcher Rechtsform. Am ehesten vergleichbar mit den Schuldnern der Kreditfonds sind die Übernahmefinanzierungen in den Büchern der Groß- und Landesbanken. Für den breiten Mittelstand fehlen vergleichbare Daten, und ohne sie lässt sich die Annahme weder bestätigen noch widerlegen.

Auch die Aufsicht rechnet bisher nur dort, wo Daten vorliegen. Die EZB hat im Mai durchgespielt, was die Banken des Euroraums verlören, wenn 30 Prozent ihrer Softwareengagements an den Kreditmärkten ausfielen und davon 80 Prozent verloren gingen. Sie hält die Verluste für verkraftbar. Möglich ist diese Rechnung, weil die Engagements gemeldet werden. Für die Mittelstandskredite in den Bankbüchern fehlt die Datengrundlage.

Was Abwarten im Bankbuch kostet

Ein Kreditvorstand wird einwenden, dass Abwarten bisher richtig war. Hätte er im Winter seine Konditionen an den Aktienkursen ausgerichtet, hätte er Kunden vergrault, deren Geschäft wächst und die pünktlich zahlen. Der Einwand ist berechtigt, solange sich ein Irrtum korrigieren lässt. Ein Aktionär kann seine Position jeden Tag anpassen. Ein Bestandskredit an einen mittelständischen Dienstleister lässt sich dagegen nur in engen Grenzen bewegen: Linien lassen sich bei der Prolongation kürzen, große Häuser verkaufen oder versichern Teile ihres Buchs. Für den langfristigen Kredit einer Regionalbank taugt keiner dieser Wege, und wer kündigt, löst den Ausfall aus, den er vermeiden will. Wer täglich handeln kann, darf sich täglich irren. Wer über Jahre gebunden ist, kann seine Meinung ändern, seine Position aber nicht.

Was das kostet, zeigt ein Rechenbeispiel mit gesetzten Werten. Ein Kredit über fünf Millionen Euro bringt bei 1,5 Prozent Bruttomarge 75.000 Euro im Jahr. Fällt er aus und gehen 70 Prozent verloren, fehlen 3,5 Millionen Euro, die Marge von 47 Jahren. Ein Fehlalarm kostet die Bank Marge und belastet die Kundenbeziehung. Vorsorge lässt sich dagegen rückgängig machen: Ein Zuschlag zur Risikovorsorge und eine Kapitalunterlegung werden aufgelöst, wenn die Disruption ausbleibt. Ein ausgefallener Kredit lässt sich nicht zurückholen.

Was das für die Risikoseite bedeutet

Was eine Bank gegen das Disruptionsrisiko tun kann, ist unterschiedlich aufwendig. Genauer hinzusehen verlangt vor allem Arbeitszeit und verbessert die Steuerung des Portfolios auch dann, wenn die Disruption ausbleibt. Teurer wird es, sobald die Bank Vorsorge bildet oder Laufzeiten verkürzt: Vorsorge belastet das Ergebnis, kürzere Laufzeiten können im Wettbewerb Geschäft kosten. Dem steht ein Risiko gegenüber, das die Kreditrisikomodelle aktuell nicht erfassen und das deshalb kaum vergütet wird.

1. 01
   Ersetzbare Geschäftsmodelle im Portfolio kennzeichnen Einsicht
2. 02
   Die Frühindikatoren von S&P in die Kreditüberprüfung aufnehmen Überwachung
3. 03
   KI auf die eigene Liste neuartiger Risiken setzen Vorsorge und Kapital
4. 04
   Die Laufzeit der gekennzeichneten Kredite überprüfen Laufzeit

Ob KI Geschäftsmodelle in der Breite entwertet, wird sich erst in den nächsten Jahren zeigen. Für die Banken kommt es darauf an, die Antwort vor dem Ausfall zu erkennen. Die Voraussetzungen dafür sind gut, denn keine Ratingagentur und kein Fonds sieht die Kontoumsätze eines Mittelständlers so früh wie seine Hausbank. Bislang fehlt eine Kategorie, unter der aus einzelnen Umsatzrückgängen ein Befund wird. Sie einzurichten kostet vor allem Arbeit. Doch wer diese Arbeit aufbringt, kann Vorsorge und Laufzeiten danach ausrichten. Eine Bank, die aus ihren Krediten nicht aussteigen kann, ist mit Vorsicht besser bedient als mit Nachsicht.