Der CreditManager | Intern
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das Credit Management ebenfalls zunehmend betrifft . Die Teilnehmer der Runde stellten sich zunächst mit Einstiegsstatements vor .
Fabian Zwanzig , Head of Operations bei der Hoist Finance AB : „ Im Forderungsmanagement sind wir Regulierung gewohnt . Allerdings habe ich die Sorge , dass zu viel mit der Gießkanne reguliert wird .“
Markus Jüttner , Partner in Forensic & Integrity Services bei EY und Vorstandsmitglied im Deutschen Institut für Compliance : „ In Bezug auf die Datenmengen haben wir den Reflex , dass wir so viele Daten wie möglich suchen . Dabei können weniger durchaus mehr sein .“
Dr . Klaus-Peter Huber , Principal Consultant Data Analytics bei Experian : „ Wir müssen erst über die Möglichkeiten nachdenken und testen , was wirklich einen Mehrwert hat .”
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Niklas Keller , Co-Founder und Managing Partner der Simply Rational GmbH : „ Bei uns geht es um die Transparenz bei der Kreditvergabe . Deshalb forschen wir zu einfachen Algorithmen . Das Ziel : Mit einfachen Daten bessere Vorhersagen treffen .“ Im Übrigen werde Social Scoring häufig fälschlicherweise als Technologie bezeichnet , sei aber in Wirklichkeit ein Ziel . „ Die Frage ist : Was finden wir wichtig ? Wenn wir die Gewaltkriminalität um 80 Prozent senken wollten , müssten wir vorsorglich alle 16 bis 25-Jährigen in den Knast stecken .“ Eine Frage aus dem Publikum richtete sich an Markus Jüttner : „ Was hat EY aus Fehlern wie bei Wirecard gelernt ?“ Antwort : „ Sie haben mich geholt …. Im Ernst : Compliance-Experten helfen Wirtschaftsprüfern , beispielsweise beim Framing . Man siehts nichts , was man nicht erwartet . Das Phänomen wie der Gorilla , der beim Basketballspiel durchs Bild läuft , aber nicht wahrgenommen wird , weil sich alle auf den Ball fokussieren .“
Niklas Keller : In den USA gibt es ein Modell , das die Wahrscheinlichkeit ausrechnet , ob Kriminelle am Prozesstag erscheinen würden . Das ist in der EU nicht erlaubt . Man kann aber niemandem verbieten , einen Mittelwert zu berechnen , vergleichbar mit einer transparenten Scoring Card . Klaus-Peter Huber : „ Bei Automatisierung wird es schwierig . Man kann nicht die Technologie verbieten , sondern muss die Nutzung eingrenzen .“
Fazit : Niklas Keller : " Je komplexer die Welt , desto wichtiger sind stabile Algorithmen ." Markus Jüttner : " Regulierung ist kein Erfolgsgarant ." Fabian Zwanzig : " Regulierung ja , aber mit Augenmaß ."
Zum Abschluss warf Johan die Vorschlag in die Runde , im BvCM einen Arbeitskreis zu dem Thema zu gründen .
KI und Bonität „ Künstliche Intelligenz & Bonität “ lautete das Thema der nächsten Master Class , die von Bernd Bütow , CEO der Creditreform , moderiert wurde . „ Es geht um die praktische Anwendung von Künstlicher Intelligenz , die uns Credit Manager betrifft “, betonte Bütow . Als erster Sprecher setzte sich Dr . Niklas Frerichs , Consultant und Business Analyst bei der Prof . Schu- mann GmbH , mit der Frage auseinander , „ Wie mittels KI das Zahlungsverhalten neu ausgewertet wird “.
„ Es gibt Experten , die meinen , dass KI irgendwann die Welt zerstört . Bis dahin sollten wir das Beste daraus machen “, sagte Frerichs zum Einstieg . Wenn man jedenfalls ein Kreditrating mithilfe Künstlicher Intelligenz auf Basis des Jahresabschlusses erstellen will , hinkt man mit der Datenbasis hinterher . Wie sich dieses Problem lösen lässt ? „ Mit dem vollen Potenzial der Zahlungserfahrungen “, ist Frerichs überzeugt . Und das funktioniere in drei Schritten .
Vorhandene Daten nutzen Zunächst müsse ein Datensatz erstellt werden : Kann man vorhersehen , wann ein Kunde bezahlt ? „ Ja , denn dafür nutzen Sie Daten , die Sie schon haben . Aus diesen Zahlungserfahrungen können Sie Kennzahlen ableiten .“ Im zweiten Schritt geht es darum , Cluster zu erkennen – und zu entscheiden , welches System man „ auf die Daten loslässt “. Ziel sei es , die Kunden einzeln zu betrachten und mithilfe der KI bestimmten Clustern zuzuordnen .
Im letzten Schritt , so Frerichs , müsse Fachwissen eingebracht werden . Zusammen mit Experten sollten verschiedene Faktoren bewertet und in die Beurteilung integriert werden : Zahlt der Kunde häufig , immer oder nie mit Skonto ? An welchen Tagen sind seine Zahlungsläufe ? Lassen sich hier Abweichungen erkennen ? Auf diese Weise lässt sich die Genauigkeit der Prognose um 15 Prozent steigern .