Der CreditManager | Hintergrund
WEGBEREITER FÜR DIE ZUKUNFT
Wenn Daten systemübergreifend aggregiert werden , ergibt sich ein klares Bild .
In Zeiten steigender Insolvenzen und Forderungsausfälle – nicht zuletzt getrieben von der anhaltenden Krise in der Ukraine , stark gestiegenen Energiekosten und Störungen in den Lieferketten – ist das Credit Management mehr denn je von zentraler Bedeutung für die finanzielle Resilienz und Stabilität von Unternehmen . Bei der stark gestiegenen Komplexität in diesem Arbeitsumfeld ist es für Credit Manager elementar wichtig , über die klassischen Informationen zur Risikobewertung hinaus eine Vielzahl weiterer Daten und Indikatoren in die Analyse mit einzubeziehen . Datenbasierte Modelle ermöglichen eine umfassende und objektive Bewertung von Kreditrisiken , indem sie ein breites Spektrum an Variablen berücksichtigen , die in traditionellen Modellen oft unbeachtet bleiben .
Thorsten Stein Geschäftsführer CEDIO GmbH
thorsten . stein @ cedio . de
24
Die Einführung einer datenbasierten Strategie im Credit Management transformiert nicht nur die Methode , wie Entscheidungen getroffen werden , sondern steigert auch signifikant die Effizienz und Genauigkeit dieser Prozesse . Studien , wie die jährliche Analyse des Credit Management-Marktes von PwC , zeigen , dass Unternehmen mit fortschrittlichen Datenanalysefähigkeiten eine um bis zu 25 % niedrigere Ausfallrate aufweisen als der Branchendurchschnitt . Diese Zahlen unterstreichen die transformative Kraft der Datenanalyse und wie sie das Risikoportfolio eines Unternehmens verbessern kann .
Komplexität und Vielschichtigkeit der Daten
Die Herausforderung liegt in der Komplexität und Vielschichtigkeit der verfügbaren Daten . Informationen aus unterschiedlichen Quellen können relevante Einblicke in das Risikoprofil eigener Kunden bieten . Die Kunst besteht darin , diese Daten zu aggregieren , zu analysieren und in handlungsorientierte Strategien umzusetzen . Moderne Datenanalyse-Tools und Algorithmen des maschinellen Lernens spielen hierbei eine entscheidende Rolle . Sie ermöglichen es , Muster und Trends in den Daten zu erkennen , die für das menschliche Auge verborgen bleiben .
Mögliche Anwendungsszenarien
Frühwarnsysteme : Data Analytics unterstützt dabei , Frühwarnsysteme einzurichten , um potenzielle Zahlungsausfälle oder finanzielle Schwierigkeiten von Kunden frühzeitig zu erkennen .