Blog Risiko & Kredit Scoring

Auf dem Weg zur automatisierten Kreditentscheidung

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Allein aus dem Bauchgefühl heraus lassen sich keine fundierten Kreditentscheidungen treffen. Deshalb setzt ein europäisches Investmentunternehmen auf D&B Direct for Finance von Dun & Bradstreet.
Mit der Programmierschnittstelle (API) lassen sich die marktführenden Daten und Analysen aus der Dun & Bradstreet Data Cloud mit den Unternehmensanwendungen verbinden.


Wie solvent ist unser Kunde? In welchen Industrien ist das Unternehmen tätig? Wie funktioniert das Geschäftsmodell und wer hält welche Anteile am Unternehmen? Das sind Fragen, die Matthias Schneider*, Mitarbeiter im Risikomanagement eines Investmentmanagers, und sein Team bewegen.

„Es ist unsere Aufgabe, einzuschätzen, wie zahlungsfähig unsere Kunden sind. Als Grundlage dafür nutzen wir die Daten aus der Dun & Bradstreet Data Cloud. Auf Basis dieser Informationen sprechen wir eine Empfehlung aus, zu welchen Konditionen wir eine Geschäftsbeziehung eingehen“, sagt Schneider.

Standardisierte Daten weltweit

Seit 2019 setzt das Unternehmen auf die Daten von Dun & Bradstreet. In einem Auswahlprozess testete Schneider gemeinsam mit seinem Team verschiedene Anbieter. Ein besonderes Augenmerk lag dabei auf der breite der Datenabdeckung sowie der Datenqualität. „Da wir europaweit im Einsatz sind, war es uns wichtig, einen Anbieter zu finden, der Daten von Unternehmen auf der ganzen Welt standardisiert zur Verfügung stellt. Außerdem arbeiten wir mit vielen kleineren Firmen zusammen, die nicht an der Börse notiert sind. Wir brauchten also einen Partner, der eine breite Masse abdeckt und weltweit aufgestellt ist. Genau den haben wir mit Dun & Bradstreet gefunden“, so Schneider.

Qualität der Entscheidungen hat sich verbessert

Durch die Standardisierung der Scores bei Dun & Bradstreet ist es möglich, die Bewertung über Länder hinweg miteinander zu vergleichen. Alle Risk Manager haben einen Zugang zur Datenbank und können tagesaktuell die neuesten Informationen für ihre Analysen online recherchieren. „So konnten wir die Risiken von Geschäftsausfällen besser identifizieren und risikoreduzierende Maßnahmen ergreifen. Wenn wir feststellen, dass ein Geschäftspartner nicht solvent genug ist, empfehlen wir beispielsweise eine Mietsicherheit einzubauen oder das Mieterportfolio zu überarbeiten. Das heißt in Summe: Wir sind besser vorbereitet“, sagt Schneider.

Interne und externe Daten kombinieren

Ganz entscheidende Faktoren bei der Bewertung von Geschäftspartnern sind für Schneider die Zuordnung zur Industrie sowie die Ausfallwahrscheinlichkeit. Neben den Daten von Dun & Bradstreet setzt das Team außerdem auf interne Informationen wie beispielweise eigene Zahlungserfahrungen mit dem Kunden. „So haben wir einen umfassenden Blick auf unsere Geschäftspartner und können unser Risiko gezielt minimieren.“

Für die Zukunft ist geplant, die Daten aus der Dun & Bradstreet Data Cloud direkt über die Schnittstelle D&B Direct for Finance automatisiert in das System zu übertragen und mit internen Daten zu kombinieren. „Das hilft uns dabei, unsere Arbeitsabläufe zu optimieren und automatisierte Entscheidungen zu erleichtern, um Risiken effizienter zu verwalten und schnellere und bessere Geschäftsergebnisse zu erzielen. Darauf freue ich mich schon jetzt“, sagt Schneider.

*Name wurde von der Redaktion geändert.

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