Hintergrund | Der CreditManager
Zahlungsprognosen : Durch die Analyse historischer Zahlungsdaten können prädiktive Modelle erstellt werden , um vorherzusagen , wann Zahlungen voraussichtlich eingehen werden . Dies ermöglicht eine bessere Cashflow-Prognose und Planung .
WKV , Kreditlimits und -bedingungen : Die automatisierte Analyse von Kundenverhalten , finanzieller Stabilität und Marktbedingungen kann genutzt werden , um angemessene Kreditlimits und -bedingungen festzulegen , sowie die Obliegenheiten der WKV zu berücksichtigen .
Kundensegmentierung : Durch die Analyse von Kundendaten können Unternehmen ihre Kunden in verschiedene Segmente einteilen und spezifische Credit Management-Strategien für jedes Segment entwickeln . Automatisierte Kreditentscheidungen : Basierend auf den analysierten Daten können Algorithmen automatisierte Kreditentscheidungen treffen , was den Prozess beschleunigt und menschliche Fehler minimiert .
Portfolio-Optimierung : Data Analytics kann dazu verwendet werden , das Kreditportfolio zu optimieren , indem es laufend analysiert wird , um Risiken zu minimieren und Renditen zu maximieren .
Compliance-Überwachung : Data Analytics hilft dabei , die Einhaltung von Compliance-Anforderungen zu überwachen und gewährleistet so , dass Kreditentscheidungen den gesetzlichen Vorschriften entsprechen .
Dynamische Risikobewertung : Durch kontinuierliche Analyse von Marktund Kundenveränderungen können dynamische Risikobewertungsmodelle erstellt werden , um sich an verändernde Bedingungen anzupassen .
Weg von manuellen Prozessen
Der Übergang zu einem datengetriebenen Credit Management bedeutet auch eine signifikante Abkehr von manuellen , fehlerbehafteten Routinetätigkeiten . Durch die Automatisierung von wiederkehrenden und zeitaufwendigen Aufgaben können Credit Manager effizienter arbeiten , die Genauigkeit ihrer Analysen verbessern und strategische Entscheidungen auf der Grundlage von Echtzeitdaten treffen . Dies schafft Freiräume , sich auf die inhaltliche Analyse und Interpretation der Daten zu konzentrieren , was letztendlich zu fundierteren Entscheidungen führt .
Strategie als Grundlage
In Anbetracht der stetig wachsenden Zahl an Daten und Informationen , die zur Verfügung stehen , ist es unabdingbar , im Unternehmen eine geeignete Strategie zu entwickeln , relevante Daten zu qualifizieren , in neue oder bestehende Strukturen zu integrieren und bereitzustellen . Die Umsetzung dieser Strategie ist in ihrem Umfang und den daraus resultierenden Auswirkungen nicht zu unterschätzen . Eine Studie * dazu zeigt , dass 95 % aller Organisationen immer noch mit operativen Herausforderungen im Zusammenhang mit Daten und Analytics zu kämpfen haben .
Durch datenbasiertes Credit Management lassen sich lästige Routinetätigkeiten vermeiden .
Effiziente Gestaltung der Arbeitsinhalte
Die Implementierung von Data Analytics im Credit Management ermöglicht nicht nur eine effizientere Datenverarbeitung , sondern auch eine Neugestaltung der Arbeitsinhalte von Analysten . Statt sich mit der manuellen Dateneingabe und -prüfung zu beschäftigen , können sich Credit Manager nun auf die Entwicklung und Umsetzung von Strategien konzentrieren .
Nach der Studie „ Digitale Transformation im Controlling “ von PwC konnten die Anzahl der Arbeitstage mithilfe integrierter Systeme von der Datensammlung bis zum Berichtsversand von etwa sechs Tagen auf einen Tag deutlich reduziert werden .
Die neuen Vorgehensweisen erfordern jedoch eine entsprechende Qualifizierung der Mitarbeiter . Schulungen und Weiterbildungen im Umgang mit Data Analytics-Tools sind notwendig , um das volle Potenzial der neuen Technologien auszuschöpfen .
Fazit Der Einsatz von Data Analytics im Credit Management bietet Unternehmen die Möglichkeit , ihre Risikoprüfungsprozesse zu optimieren und deutlich schneller fundiertere Entscheidungen zu treffen . Die Integration von Warenkreditversicherung , Bonitätsrisikoanalyse und datenbasierten Ansätzen ermöglicht eine präzise Bewertung der finanziellen Stabilität von Kunden . Die Prognose von Ausfallwahrscheinlichkeiten und die effiziente Beschaffung von relevanten Informationen sind Schlüsselfaktoren , um das Credit Management zu stärken und langfristig erfolgreiche Geschäftsbeziehungen aufzubauen . Unternehmen , die diese datengetriebenen Ansätze erfolgreich implementieren , werden in der Lage sein , ihre finanzielle Sicherheit zu erhöhen und das Vertrauen in ihre Geschäftspraktiken zu stärken . Unternehmen , die in ihre Datenanalyse- und Prognosefähigkeiten investieren , werden nicht nur ihr Risiko minimieren , sondern auch neue Wachstumschancen erschließen .
* https :// www . alteryx . com / de / about-us / newsroom / press-release / research-exposes-data-inefficiencies
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