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NIEDRIGES RISIKO

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Finanzanalysten/-analystinnen

Das übernimmt KI.

14 von 21 Tätigkeiten können KI-Systeme bereits übernehmen.

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Du bleibst relevant.

Rating-Analysten und-Analystinnen bewerten die Bonität von potenziellen Kreditnehmern und Schuldnern.

Arbeitsmarkt & KI-Daten 2024 / 2026

Menschliche Stärken i

Teamfähigkeit
Analytische Fähigkeiten
Kommunikationsfähigkeit
Initiative
Eigenverantwortung

Gehalt

6.566 €

Median / Monati

Fachliche Stärken i

Risikomanagement, RisikocontrollingManagementEntwicklungMicrosoft OfficeWirtschaftswissenschaften

29.955

Beschäftigte i

1.091

Offene Stellen i

Arbeitslose i

301

KI-Automatisierungsrisiko — Entwicklung i

20132022

29%22%14%
20132022: 29%

Beschäftigte — Entwicklung i

20122024

29.955+96% seit 2012
29.95522.60715.258
20122024

Gehalt — Entwicklung i

20122024

6.566 €+14%
6.566 €5.506 €4.445 €
20182024

Arbeitsmarkt-Trend i

StellenangeboteArbeitslose
51Stellen 2024
301Arbeitslose 2024
3011558
20122024

Was sagt die KI dazu?

KI-Analyse — ersetzt-ki.de

Ersetzt KI Rating-Analyst/in?

KI generiert

KI-Einschätzung, kein Versprechen

KI und Automatisierung: Rating-Analyst/in

Stand: März 2026· 3 Min. Lesezeit

KI und der Beruf Rating-Analyst/in: Was sich gerade verändert

Die Rolle des Rating-Analysten oder der Rating-Analystin lebt von der Analyse und Bewertung von Kreditrisiken. Mit der Einführung von Künstlicher Intelligenz (KI) eröffnen sich hier neue Möglichkeiten, aber auch Herausforderungen. Der KI-Risiko Score für diesen Beruf liegt bei 24%, was bedeutet, dass etwa ein Viertel der Tätigkeiten potenziell automatisiert werden könnte. Das IAB hat ein Automatisierungspotenzial von 29% festgestellt, was darauf hinweist, dass KI in der Lage ist, viele der Routineaufgaben zu übernehmen. Ein greifbarer Vergleich: Während Analysten früher viele Daten manuell ausgewertet haben, können sie heute durch KI-Tools wie IBM Watson und SAS Credit Scoring in kürzerer Zeit präzisere Analysen durchführen.

Diese Aufgaben erledigt KI schon heute

Bereits heute unterstützen verschiedene KI-Tools Rating-Analysten in ihrer täglichen Arbeit. IBM Watson zum Beispiel analysiert Finanzdaten und erkennt Muster, die Menschen möglicherweise übersehen würden. SAS Credit Scoring hilft bei der Bonitätsbewertung von Kreditnehmern und vereinfacht die Entscheidungsfindung. Früher mussten Analysten oft stundenlang Daten zusammentragen und analysieren — heute klicken sie einfach in Softwarelösungen, die diese Informationen schnell und effizient verarbeiten. Ein weiteres Beispiel ist FICO Score, das KI-Modelle nutzt, um die Wahrscheinlichkeit von Zahlungsausfällen vorherzusagen. Das bedeutet, dass Analysten sich mehr auf die Interpretation der Ergebnisse und strategische Entscheidungen konzentrieren können, anstatt Zeit mit der Datensammlung zu verbringen.

Das kann KI nicht — und das bleibt deine Stärke

Trotz der Fortschritte der KI gibt es Fähigkeiten, die nur Menschen besitzen. Teamfähigkeit ist entscheidend, besonders wenn es darum geht, komplexe Entscheidungen im Team zu treffen. Analytische Fähigkeiten sind wichtig, um die Ergebnisse der KI-gestützten Analysen zu interpretieren — die Technik kann zwar Daten liefern, aber die menschliche Intuition und Erfahrung sind unersetzlich. Kommunikationsfähigkeit ist ebenfalls gefragt, um die Ergebnisse verständlich zu präsentieren und Stakeholder zu überzeugen. Das bedeutet, dass Analysten weiterhin eine wichtige Rolle in der Entscheidungsfindung und im Risikomanagement spielen werden.

Was sich in der Branche gerade tut

Aktuell beobachten wir, dass der Einsatz von Big Data in der Kreditrisikoanalyse immer wichtiger wird. Analysten müssen zunehmend in der Lage sein, mit großen Datenmengen umzugehen, die durch neue Technologien generiert werden. Zudem steigt der Trend zur Automatisierung, wodurch viele Prozesse schneller und effizienter werden. Gleichzeitig gibt es neue regulatorische Anforderungen, die mehr Transparenz und Fairness in der Kreditvergabe fordern. Analysten müssen sich daher kontinuierlich anpassen und neue Ansätze in ihrer Bewertung entwickeln.

So entwickelt sich der Arbeitsmarkt in Deutschland

In Deutschland arbeiten derzeit etwa 29.955 Menschen als Rating-Analysten, und es gibt rund 1.091 offene Stellen. Der Medianlohn liegt bei 6.566 Euro im Monat. Während einige Berufe durch die Automatisierung unter Druck geraten, zeigt eine Analyse, dass die Zahl der Beschäftigten in diesem Bereich stabil bleibt, obwohl eine Anpassung an neue Technologien erforderlich ist. Laut dem IAB Job-Futuromat wird erwartet, dass sich die Gehälter im Finanzsektor insgesamt positiv entwickeln, auch wenn das Automatisierungspotenzial für den Rating-Beruf bei 29% liegt.

Das kannst du jetzt tun — konkrete nächste Schritte

Um zukunftssicher zu bleiben, ist es wichtig, deine Fähigkeiten weiter auszubauen. Hier sind drei konkrete Tipps:

  1. Kostenlose Online-Kurse: Nutze Plattformen wie Coursera und edX, um Kurse zu Datenanalyse und KI zu belegen. Diese sind oft kostenlos oder sehr günstig und können dir wertvolle Kenntnisse vermitteln.
  1. Webinare der IHK: Melde dich zu kostenfreien Webinaren deiner Industrie- und Handelskammer an. Diese bieten aktuelle Informationen zu Trends in der Finanzbranche und helfen dir, dein Netzwerk auszubauen.
  1. Microsoft Office vertiefen: Da Kenntnisse in Microsoft Office, insbesondere Excel, für die Datenanalyse unerlässlich sind, solltest du deine Fähigkeiten in diesem Bereich weiterentwickeln. Online-Tutorials können dir dabei helfen, effizientere Techniken zu lernen.

Fazit: Deine Zukunft als Rating-Analyst/in

Die Rolle des Rating-Analysten wird sich durch die Integration von KI-Tools verändern, aber die menschlichen Fähigkeiten bleiben unverzichtbar. Es ist entscheidend, sich kontinuierlich weiterzubilden und Anpassungsfähigkeit zu zeigen. Nutze die Chancen, die sich durch die neuen Technologien ergeben, und sei bereit, deine Kompetenzen auszubauen. So gestaltest du deine berufliche Zukunft aktiv und erfolgreich.

Erwähnte KI-Tools

IBM WatsonSAS Credit ScoringZoot SolutionsFICO ScoreScortoDatenanalytikAutomatisierungRegulatorische Anforderungen

Datenquellen: IAB Job-Futuromat · Statistik der Bundesagentur für Arbeit · Microsoft Research Copilot-Studie 2025

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