Der diesjährige Bundeskongress des Bundesverbands Credit Management (BvCM) e.V. stand unter dem Motto „Credit trifft Innovation“. Zahlreiche Fachvorträge machten deutlich, dass die Digitalisierung auch im Credit Management immer wichtiger wird. Am Echobot-Stand konnten sich Fachbesucher zudem darüber informieren, wie Informationsdienstleister, Inkassobüros und Kreditversicherer mit dem Einsatz von künstlicher Intelligenz ihre Kreditentscheidungen verbessern und automatisieren können.
„Es ist egal, ob wir selbst die Digitalisierung mögen oder nicht. Sie ist da und wird auch nicht weg gehen. Es ist nur die Frage, ob man die Digitalisierung nutzt und damit sein Unternehmen fördert oder ob die Digitalisierung zum Risiko wird.“ – Michael Larche, Head of Sales @ Echobot
Michael Larche zeigt in seinem Vortrag „Credit Intelligence – Wie Sie mit Machine Learning Ihre Kreditentscheidungen verbessern“, wie man das Zahlverhalten potenzieller Kunden besser beurteilen kann. Oftmals wird lediglich eine einfache Bonitätsprüfung genutzt, die jedoch nur grundlegende Informationen zum Zahlverhalten liefert. Dabei ist zu beachten, dass diese lediglich eine Momentaufnahme der wirtschaftlichen Situation eines Unternehmens darstellt. Der berechnete Scoringwert basiert dabei auf dem dokumentierten Zahlverhalten der Vergangenheit und ist somit kein Garant dafür, dass auch in Zukunft die Zahlungsfähigkeit eines Unternehmens erhalten bleibt.
Doch wie ist es möglich die zukünftige Zahlungsfähigkeit von einem Unternehmen besser einschätzen zu können? Pressemitteilungen, Social Media und Unternehmenswebsites bieten die Möglichkeit sich ein geschlossenes Bild über ein Unternehmen zu verschaffen. Mit diesen
zusätzlichen aktuellen Informationen ist es möglich, die Zahlen besser zu interpretieren, sodass eine zuverlässigere Prognose zum zukünftigen Zahlungsverhalten von Unternehmen möglich ist.
Am Beispiel der Firma Alno zeigt Michael Larche eindrucksvoll, wie mithilfe von Medienbeobachtungen die drohende Insolvenz schon vorher hätte erkannt werden können. Dabei gibt es gewisse Signale, die auf Risiken hinweisen und mit denen man eine Einschätzung für die zukünftige Zahlungsfähigkeit geben kann. Bereits im Oktober 2015 gab es Meldungen über einen Gewinnrückgang bei Alno. Immer wieder wurde von Finanzierungsrunden, Übernahmen, weiteren Gewinnreduktionen, Veränderungen im Aufsichtsrat und Stellenabbau berichtet bis letztlich im Juni 2017 die Insolvenz bekannt gegeben wurde.
Dabei ist es jedoch schwierig, die Fülle an verfügbaren Meldungen, Veröffentlichungen und Äußerungen zu einem Unternehmen im Blick zu behalten. Und hier kommt Credit Intelligence ins Spiel. Da man nicht jedes Unternehmen beobachten kann, durchsucht Echobot das Internet und andere Quellen eigenständig und völlig automatisiert nach vordefinierten Signalen. So bleiben Sie umfangreich informiert, ohne zusätzlichen Rechercheaufwand. Neben den Risikosignalen werden ebenso positive Signale, wie z.B. Expansionen, Umsatzsteigerung und Bekanntgabe eines Großauftrags, erkannt. Echobot fungiert als Filter, der aus einer großen Menge an Daten, eine überschaubare und damit für Anwender nutzbare Datenmenge extrahiert.
Die Interpretation der gewonnenen Informationen liegt dann wieder beim Credit Manager.
Möchten Sie mögliche Risiken von Firmen im Blick behalten? Dann sehen Sie jetzt im Vortrag, wie schnell Sie mit Echobot die gesuchten Informationen zu einer Firma erhalten.
Die Vortragsfolien stehen für Sie hier zur Verfügung:
Der diesjährige Bundeskongress des Bundesverbands Credit Management (BvCM) e.V. stand unter dem Motto „Credit trifft Innovation“. Zahlreiche Fachvorträge machten deutlich, dass die Digitalisierung auch im Credit Management immer wichtiger wird. Am Echobot-Stand konnten sich Fachbesucher zudem darüber informieren, wie Informationsdienstleister, Inkassobüros und Kreditversicherer mit dem Einsatz von künstlicher Intelligenz ihre Kreditentscheidungen verbessern und automatisieren können.
„Es ist egal, ob wir selbst die Digitalisierung mögen oder nicht. Sie ist da und wird auch nicht weg gehen. Es ist nur die Frage, ob man die Digitalisierung nutzt und damit sein Unternehmen fördert oder ob die Digitalisierung zum Risiko wird.“ – Michael Larche, Head of Sales @ Echobot
Michael Larche zeigt in seinem Vortrag „Credit Intelligence – Wie Sie mit Machine Learning Ihre Kreditentscheidungen verbessern“, wie man das Zahlverhalten potenzieller Kunden besser beurteilen kann. Oftmals wird lediglich eine einfache Bonitätsprüfung genutzt, die jedoch nur grundlegende Informationen zum Zahlverhalten liefert. Dabei ist zu beachten, dass diese lediglich eine Momentaufnahme der wirtschaftlichen Situation eines Unternehmens darstellt. Der berechnete Scoringwert basiert dabei auf dem dokumentierten Zahlverhalten der Vergangenheit und ist somit kein Garant dafür, dass auch in Zukunft die Zahlungsfähigkeit eines Unternehmens erhalten bleibt.
Doch wie ist es möglich die zukünftige Zahlungsfähigkeit von einem Unternehmen besser einschätzen zu können? Pressemitteilungen, Social Media und Unternehmenswebsites bieten die Möglichkeit sich ein geschlossenes Bild über ein Unternehmen zu verschaffen. Mit diesen zusätzlichen aktuellen Informationen ist es möglich, die Zahlen besser zu interpretieren, sodass eine zuverlässigere Prognose zum zukünftigen Zahlungsverhalten von Unternehmen möglich ist.
Am Beispiel der Firma Alno zeigt Michael Larche eindrucksvoll, wie mithilfe von Medienbeobachtungen die drohende Insolvenz schon vorher hätte erkannt werden können. Dabei gibt es gewisse Signale, die auf Risiken hinweisen und mit denen man eine Einschätzung für die zukünftige Zahlungsfähigkeit geben kann. Bereits im Oktober 2015 gab es Meldungen über einen Gewinnrückgang bei Alno. Immer wieder wurde von Finanzierungsrunden, Übernahmen, weiteren Gewinnreduktionen, Veränderungen im Aufsichtsrat und Stellenabbau berichtet bis letztlich im Juni 2017 die Insolvenz bekannt gegeben wurde.
Dabei ist es jedoch schwierig, die Fülle an verfügbaren Meldungen, Veröffentlichungen und Äußerungen zu einem Unternehmen im Blick zu behalten. Und hier kommt Credit Intelligence ins Spiel. Da man nicht jedes Unternehmen beobachten kann, durchsucht Echobot das Internet und andere Quellen eigenständig und völlig automatisiert nach vordefinierten Signalen. So bleiben Sie umfangreich informiert, ohne zusätzlichen Rechercheaufwand. Neben den Risikosignalen werden ebenso positive Signale, wie z.B. Expansionen, Umsatzsteigerung und Bekanntgabe eines Großauftrags, erkannt. Echobot fungiert als Filter, der aus einer großen Menge an Daten, eine überschaubare und damit für Anwender nutzbare Datenmenge extrahiert. Die Interpretation der gewonnenen Informationen liegt dann wieder beim Credit Manager.
Möchten Sie mögliche Risiken von Firmen im Blick behalten? Dann sehen Sie jetzt im Vortrag, wie schnell Sie mit Echobot die gesuchten Informationen zu einer Firma erhalten.
