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Mit einer individuellen Scorecard von Dun & Bradstreet hat der weltweit tätige Life-Science-Konzern Bayer seine Bonitätsprüfungen zu einem sehr hohen Grad automatisiert und sein Monitoring optimiert. Je nach Kreditlimit fragt Bayer gezielt unterschiedliche Risikodaten von Kunden bei Dun & Bradstreet ab. Über eine Schnittstelle gelangen die Daten direkt ins Enterprise Resource Planning (ERP) von SAP.
Im Interview erklärt Andreas Wenzel, Global Credit & Customer Finance Manager bei Bayer, wie das Credit Management bei Bayer arbeitet und welche Vorteile die Automatisierung mit sich bringt.
Interviewpartner
Herr Wenzel, Sie haben eine sehr große Anzahl an aktiven Kunden bei Bayer. Wie gelingt es Ihnen, hier den Überblick zu behalten und die Bonität jedes Kunden zu prüfen?
Andreas Wenzel: Wir arbeiten aktiv mit den Scores von Dun & Bradstreet. Dazu kombinieren wir externe Informationen mit internen Informationen und setzen eine individuelle Scorecard ein. Wir verfolgen einen sogenannten Smart Data Purchase Ansatz. Das heißt, wir fragen je nach Kreditlimit gezielt unterschiedliche Daten bei Dun & Bradstreet an. Bei Kunden mit einem niedrigen Kreditlimit greifen wir beispielsweise auf reine Stammdaten zurück. Für eine umfangreiche Bonitätsprüfung bei Großkunden nutzen wir spezielle Risikodaten. Die Daten werden dem Kreditlimit entsprechend über eine Schnittstelle direkt angefordert und automatisiert in unser ERP SAP gespielt.
Sie setzen eine individuelle Scorecard ein. Was bedeutet das konkret?
Andreas Wenzel: Für den Aufbau der individuellen Scorecard hat uns Dun & Bradstreet aktiv unterstützt und unter anderem auch das Zahlungsverhalten unserer Kunden analysiert. In unsere Risikobewertung fließen externe Daten von Dun & Bradstreet ein, interne Daten zum Zahlungsverhalten von Kunden sowie geografische Daten. Zusätzlich greifen wir auf Bilanzdaten sowie die Gewinn- und Verlustrechnung für Risikobewertungen zurück. All diese Daten werden in der Scorecard in ein bestimmtes Verhältnis zueinander gesetzt. Auf Basis dieser Informationen wird der Kunde einer Risikoklasse zugeordnet. Je nach Kreditlimit haben wir unsere Kunden in Small, Medium und Large klassifiziert und einzeln gescort.
Sie haben Ihre Prozesse bei der Bonitätsprüfung automatisiert. Das heißt, Dun & Bradstreet spielt die angeforderten Daten automatisch in Ihr ERP SAP. Welche positiven Effekte ergeben sich durch die Automatisierung aus Ihrer Sicht?
Andreas Wenzel: Wir haben permanent ein Monitoring unserer Kunden. Viele Unternehmen monitoren einmal im Jahr. Durch die Automatisierung unserer Prozesse tun wir das fortlaufend. So haben wir unser Risiko immer im Blick. Die Daten von Dun & Bradstreet laufen kontinuierlich in unsere Scorecard rein. Das gesamte aktive Portfolio wird dann in regelmäßigen Abständen gescort. Hinzukommt, dass sich unsere Credit Manager jetzt auf das Wesentliche konzentrieren können. Die Risikobewertung. Und Sie sich nicht mehr mit administrativen Aufgaben wie dem Einpflegen von Daten beschäftigen müssen.
Wie treiben Sie durch Scoring und die Automatisierung das Wachstum von Bayer voran?
Andreas Wenzel: Ganz klar, wenn wir Risiken sauber und zeitnah bewerten, dann blockieren wir keine Kundenaufträge mehr. Bisher war es so, wenn ein Mitarbeiter einen Kunden zu spät bewertet hat oder ein falsches Limit eingetragen war, dann hat das den internen Prozess gebremst, weil dann bedingt durch den blockierten Auftrag die Abteilung A zunächst mit der Kreditabtteilung abstimmen musste, ob der Auftrag freigeschaltet werden kann. Dadurch besteht das Risiko der Lieferverzögerung. Seit der Einführung unserer individuellen Scorecard fokussieren wir uns darauf, unsere High Risk Kunden mit einer schlechten Bonität zu überwachen. Alle Kunden, die für uns ein niedriges Risiko darstellen, laufen stark automatisiert durch. So wollen wir die blockierten Aufträge verringern und leisten einen wichtigen Beitrag dazu, um das Wachstum von Bayer voranzutreiben.
Automatisierte Bonitätsprüfung
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