Banker erstellt Kredit-Due-Diligence-Tool mit nur 31 KI-Prompts unter Verwendung von Claude

Ein Fachexperte mit 17 Jahren Erfahrung in der MSME-Kreditprüfung bei indischen Banken hat ein Tool entwickelt und quelloffen gemacht, das KI-Prompts nutzt, um die Kreditprüfung zu beschleunigen. Der Entwickler hat keinen Programmierhintergrund und hat das gesamte System durch Gespräche mit Claude, der KI von Anthropic, erstellt.
Das Problem und die Lösung
Traditionelle Kreditteams verbringen 3-4 Wochen damit, 47 Dokumente (Bilanzen, Lagerbestandsaufstellungen, CMA-Daten, CA-Zertifikate, ITRs, Eigentumspapiere) zu sammeln, nur um spät im Prozess Warnsignale wie NCLT-Fälle, stornierte GST-Registrierungen oder Scheckrückläufer zu entdecken. Das Tool begegnet diesem Problem, indem es maximale Informationen aus nur 5 Eingaben extrahiert: Firmenname, Stadt, GSTIN (Indiens Steuer-ID), Direktorenname und DIN (Direktorenidentifikationsnummer).
Technische Details
Das System besteht aus 31 Prompts in 10 Kategorien:
- Unternehmensverifizierung
- Hintergrundprüfungen von Direktoren/Promotern
- NCLT/Insolvenzsuche
- Marktreputation
- GST-Umsatzanalyse
- Kreditrating
- Gruppenunternehmenszuordnung
- Briefkastenfirmenerkennung
- Branchenrisiko
- Endgültige Freigabe/Ablehnung
Die Prompts funktionieren mit jedem großen Sprachmodell, einschließlich ChatGPT, Claude, Gemini, Perplexity und Copilot. Es werden keine proprietären Tools benötigt – Benutzer kopieren, fügen ein und recherchieren einfach.
Wie es erstellt wurde
Der Entwickler, der sich selbst als „kein Entwickler“ beschreibt und „keine einzige Codezeile von Grund auf schreiben kann“, hat das gesamte Tool durch Gespräche mit Claude erstellt. Dazu gehören:
- Die 31-Prompt-Bibliothek
- Eine React-App-Oberfläche
- Verfassungsbasierte Logik
- GitHub Pages-Bereitstellung
Das Tool ist eine einzige HTML-Datei ohne Backend, Datenbank, Anmeldeanforderungen oder Kosten. Der Entwickler beschrieb Claude den Kreditworkflow, die Due-Diligence-Dimensionen und die Nuancen der indischen Bankenregulierung, was half, die Prompts zu strukturieren und die Weboberfläche zu erstellen.
Kontext und Auswirkungen
Die MSME-Kreditvergabe in Indien stellt einen Markt von über 300 Milliarden US-Dollar dar, der 63 Millionen MSMEs bedient. Das Tool zielt darauf ab, die erste Phase der Due Diligence von 3 Wochen auf 30 Minuten zu verkürzen, was Kredite möglicherweise für unterversorgte Unternehmen zugänglicher machen könnte. Der Entwickler baut derzeit kein Startup darum herum, sondern teilt es mit dem Kreditvergabesystem.
Der Entwickler sucht Feedback dazu, ob ähnliche promptbasierte Vorprüfungs-Tools in anderen Kreditmärkten existieren, ob das Konzept auf die SME-Kreditvergabe in den USA/Großbritannien/Südostasien übertragbar wäre, und Erfahrungen anderer Nicht-Entwickler, die Domänentools mit KI erstellt haben.
📖 Read the full source: r/ClaudeAI
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