Fallstudie: Wie kann die Qualität der Kreditrisikobewertung durch Automatisierung gesteigert werden?

Risiken frühzeitig erkennen, Effizienz steigern

„Gerade in unsicheren wirtschaftlichen Zeiten ist es wichtiger denn je, die Bonität und das Zahlungsverhalten von Geschäftspartnern regelmäßig zu prüfen“, sagt Wenzel.

Die Prozessautomatisierung schafft die Grundlage für ein permanentes Monitoring von Geschäftspartnern – und damit für ein effizientes und fundiertes Credit Management.

„Viele Unternehmen überprüfen die Kreditwürdigkeit ihrer Kunden lediglich einmal im Jahr, wir tun das fortlaufend. Dadurch können wir potenzielle Forderungsausfälle wesentlich zuverlässiger, vor allem aber auch frühzeitig identifizieren.“

Das funktioniert so: Fallen bei der kontinuierlichen Prüfung durch die Scorecard kritische Datenlagen auf, werden zuständige Mitarbeiter unmittelbar über eine Meldung im Dashboard informiert. Das kann zum Beispiel passieren, wenn ein Kunde in eine schlechtere Risikoklasse abrutscht, weil er Rechnungen zu spät bezahlt hat oder schwache Finanzzahlen veröffentlich wurden. In diesen Fällen übernimmt der zuständige Credit Manager und leitet entsprechende Maßnahmen ein. Je nach Bedarf wird dann die Vertriebsabteilung kontaktiert, das Kreditlimit reduziert, Zahlungsziele werden angepasst oder sogar die Auslieferung gestoppt.

High-Risk-Kunden stehen im Fokus

Seit der Einführung der individuellen Scorecard fokussieren sich die Credit Manager bei Bayer darauf, umsatzstarke Kunden mit einer schlechten Bonität persönlich zu überwachen. Geschäftspartner mit einem niedrigen Ausfallrisiko laufen dagegen automatisiert durch. So soll die Zahl blockierter Aufträge reduziert und das Wachstum von Bayer gezielt vorangetrieben werden. „In Summe konnten wir durch die Automatisierung der Prozesse unsere Effizienz im Credit Management erheblich steigern“, sagt Andreas Wenzel.

Umfassende Analyse des Portfolios

In die Bonitätsprüfung globaler High Risk-Kunden fließen bei Bayer zusätzlich Risikodaten von Dun & Bradstreet ein. Diese werden durch die Credit Manager penibel geprüft und fundiert bewertet. „Die Strukturen von Großunternehmen und Konzernen sind hoch komplex und erfordern erhöhte Aufmerksamkeit: Bilanzen müssen genau unter die Lupe genommen, Börsennachrichten gelesen, Verflechtungen sortiert werden“, erklärt Wenzel. Nur so lassen sich seiner Ansicht nach Kreditentscheidungen in mehrstelliger Millionenhöhe hieb- und stichfest absichern.

Dementsprechend stand zu Beginn des Automatisierungsprozesses zunächst eine umfassende Analyse des Portfolios auf der Agenda: Welche Kunden lassen sich automatisieren? Welche Grenzwerte braucht es und was ist bei der Kalibrierung der Scorecard zu beachten? „Bei der Klärung dieser und weiterer Fragen haben wir uns ganz auf die fachliche Expertise von Dun & Bradstreet verlassen – und sind damit hervorragend gefahren“, resümiert Wenzel.

Inzwischen hat das Projektteam die Hypercare-Phase abgeschlossen und das automatisierte Credit Management international etabliert. Damit ist der Bayer-Konzern in der Lage, Kreditentscheidungen auch in hoch volatilen Zeiten zuverlässig zu treffen und Debitorenrisiken gezielt zu reduzieren.