SUNGARD GETPAID Risk Services

(openPR) Ein kosteneffektives Credit Management mit den Kernelementen der Kreditvergabe sowie der Zahlungsbeitreibung sind gerade in der heutigen Zeit von essenzieller Bedeutung und stellen eine besondere Herausforderung dar. Unternehmen sehen sich auf der einen Seite mit einer stetig sinkenden Zahlungsmoral konfrontiert, stoßen gleichzeitig aber auch an ihre personellen Kapazitätsgrenzen. Dies führt zu einem erhöhten Volumen an überfälligen Zahlungen, und resultiert folgerichtig in einen immer größer werdenden Arbeitsvorrat an Forderungsaktivitäten. Gleichzeitig stellt sich die Frage, welche der offenen Forderungen zuerst eingefordert werden sollen. Damit ein Anstieg der Überfälligkeiten und Forderungsabschreibungen vermieden wird, ist es notwendig, eine Lösung zu finden, mit welcher die Fälle mit dem höchsten Ausfallrisiko zuerst kontaktiert werden können.

Regelmäßig bilden durch Auskunfteien bereitgestellte Daten die Basis für die erstmalige Bonitätseinstufung eines Kunden. Diese werden häufig durch z.B. Bankauskünfte, externe Zahlungserfahrungen sowie Kennzahlen aus der Jahresabschlussanalyse ergänzt. Diese Daten sind bei der Bonitätseinstufung eines Kunden im Vorfeld noch sehr wertvoll, verlieren allerdings bei einer laufenden Geschäftsbeziehung an Bedeutung. In den Fokus rücken die internen Zahlungserfahrungen, da diese die aktuellste Grundlage bilden und die eigene Geschäftsbeziehung widerspiegeln. Folgerichtig kann festgestellt werden, dass ein weiterer Bezug der Auskunftsdienstleistungen nicht nur kostenintensiv ist, sondern auch dem Prognosegehalt einer statistischen Auswertung der internen Zahlungserfahrungen unterlegen ist.
Allerdings sind die meisten Unternehmen der Meinung, dass die regelmäßige Erfassung und Auswertung interner Daten zu zeitaufwendig und kostenintensiv sind. Aus diesem Grund wird die Einstufung in Risikoklassen auch bei kontinuierlichen Geschäftsbeziehungen anhand von Auskunftsdaten ermittelt. Unter Berücksichtigung, dass die intern ermittelten Risiko-Scores im Vergleich wesentlich präziser sind, wird offensichtlich, dass ungenaue Informationen zu einer ungenauen Risikoklassifizierung und somit zu Überfälligkeiten und Forderungsverlusten führen können.

Ein weiterer Vorteil unserer statistisch basierter Scoring-Modelle für die Kreditvergabe und Zahlungsbeitreibung liegt darin, dass diese bereits vor einer Implementierung einen Validierungsprozess durchlaufen, in welchem die Fähigkeit, ein Zahlungsproblem zu prognostizieren, dokumentiert wird. Dazu werden Ihre internen Zahlungserfahrungen direkt mithilfe des Modells ausgewertet, sodass die Prognosefähigkeit individuell für Ihr Unternehmen bestimmt und verifiziert werden kann. Ferner stellen wir uns dem Wettbewerb mit Ihrem bereits implementierten Scoring-Modell und bewerten Ihr gesamtes Kunden-Portfolio, um den aussagefähigeren Risiko-Score sowie das leistungsfähigere System zu ermitteln. Die Validierung Ihres Portfolios sowie der Vergleich mit Ihrem bestehenden System werden potenziellen Kunden kostenlos angeboten.

STELLEN SIE SICH DER HERAUSFORDERUNG

SunGard bietet Ihnen im Rahmen des Validierungsprozesses an, Ihre bisher genutzten Auskunftsdaten mit Ihren von uns verdichteten internen Zahlungserfahrungen hinsichtlich deren Prognosefähigkeiten bei fortwährenden Geschäftsbeziehungen zu vergleichen. Mithilfe Ihrer internen, vergangenheitsbezogenen Daten aus der Buchhaltung werden Sie im Vergleich zu anderen Datenquellen besser in die Lage versetzt, das zukünftige Zahlungsverhalten Ihrer Kunden vorherzusagen. Die Gründe dafür liegen auf der Hand. Ihre internen Daten spiegeln die tatsächliche Geschäftsbeziehung zwischen Ihnen und Ihrem Kunden wieder, sodass diese genauer als ein durch viele externe Zahlungserfahrungen ermittelter Durchschnittswert sind. Daraus resultiert in der Folge, dass Sie einen wesentlich präziseren sowie aussagekräftigeren Risiko-Score für Ihre Kunden erhalten, der Ihnen dabei hilft, Risiken optimal zu prognostizieren und im Rahmen Ihres Portfolios zu steuern.

Die Grundlagen des Modells bilden:
- Monatliche Übersicht der Außenstände,
- Monatliche Kontoabschlüsse,
- Kundennummer,
- Risikoindikator eines Verlustes oder Konkurs.

WIE FUNKTIONIERT DER VALIDIERUNGSPROZESS?

Damit der Validierungsprozess durchgeführt werden kann, stellen Sie SunGard die (anonymisierten) Monatsabschlüsse Ihres gesamten Kunden-Portfolios der letzten 18 bis 24 Monate zur Verfügung. Diese sollten um zusätzliche, relevante Informationen und Erfahrungen erweitert werden. Sollten Sie bereits ein Scoring-Modell nutzen, stellen Sie SunGard bitte auch die entsprechenden Scores dieses Systems für den betrachteten Zeitraum zur Verfügung. Diese Daten dienen als Grundlage für die Vorhersage des zukünftigen Zahlungsverhaltens Ihrer Kunden. Unser statistisches Modell deckt vorherige Trendentwicklungen, Größenordnungen sowie Zahlungsmuster auf und verdichtet diese Daten, um das zukünftige Zahlungsverhalten des Kunden zu prognostizieren. Die Resultate unserer Auswertungen erhalten Sie bereits nach 14 Werktagen und haben somit die Möglichkeit, die Wirksamkeit des Systems zeitnah zu überprüfen.


WIE FUNKTIONIEREN DIE MODELLE?

Die Einstufung des Kreditrisikos wird anhand von internen Zahlungserfahrungen und auf Wunsch auch in Kombination mit externen Daten, wie zum Beispiel Auskunftsdaten, ermittelt. Nachdem die Modelle entsprechend Ihres Portfolios justiert wurden, sind diese in der Lage fünf Schlüsselfaktoren zu generieren, welche die Grundlage der Risikoeinstufung bilden:

RISK Score: Die Modelle, die auf die Vergabe von Lieferantenkrediten ausgerichtet sind, liefern zahlreiche Werte und werden in Form eines Haupt-Scores, dem Net30Score, dargestellt. Dieser Wert gibt eine Zahl zwischen 0 und 100 aus. Kunden mit dem Wert 0,01 stellen das größte und Kunden mit dem Wert 100 das kleinste Risiko dar.

Probability of BAD (PBAD): Dieses Modell erzeugt einen Wert, der prognostiziert, mit welcher Wahrscheinlichkeit ein Kunde mit einer guten Zahlungsmoral innerhalb von sechs Monaten nach Erstellung des Scores zu einem überfällig zahlendem oder „BAD“-Kunden wird.

Risk Grade: Basierend auf der „PBAD“ wird jeder Kunde, dem ein Lieferantenkredit eingeräumt wird, in eine Risikoklasse eingestuft, welche als Grundlage für unterschiedliche Zahlungsbeitreibungsstrategien genutzt werden kann.

Cash at Risk (CAR): Die ermittelten Werte werden in die Stammdaten des Kunden übernommen und dort für weitere Risikoanalysen genutzt, um das erwartete Risiko von aktuellen Außenständen zu bestimmen. Um den „CAR“ zu berechnen, betrachtet SunGard den Außenstand an Forderungen sowie den „PBAD“ und hilft somit bei der Bestimmung der aktuell risikobehafteten Fälligkeiten.

Adverse reason Codes (ARC): Bis zu drei „ARC“ pro Kunde in den hohen Risikoklassen geben an, warum der Kunde in diese eingestuft wurde. Somit sind die Entscheidungen des Systems jederzeit nachvollziehbar und einheitlich.

PREDICTIVE METRICS BEI LIEFERANTENKREDITEN IM BEREICH B2B

Funktionen:

Verbessert die Auswertung Ihrer internen Zahlungserfahrung für Prognoseanalysen.

Modelle überwachen aktuelles und prognostizieren permanent zukünftiges Zahlungsverhalten.

Kann leicht in jede Rechnungswesen-, ERP- oder Spezialsoftware integriert werden.

Aktualisiert Scores und Zahlungsbeitreibungsstrategien auf monatlicher Basis.

Sichere, cloud-basierte Hosting-Lösung, die ein Minimum an IT-Support benötigt.

Kostenloser Validierungsprozess.


Vorteile:

Rechnungen werden schneller bezahlt.

Verringerung von Verlusten.

Reduzierung der Kosten für Auskunftsdienstleistungen.

Senkung der Forderungsausfälle.

Außenstandstage werden verkürzt.

Identifiziert Umsatzpotenziale.

Reduziert die Kosten der Zahlungsbeitreibung.

Unterstützt den Compliance-Ansatz.

Verbessert die Präzision Ihres Portfolios mithilfe von abgestimmten Modellen.