Epävarmoina taloudellisina aikoina maksuhäiriöt ovat enemmänkin sääntö kuin poikkeus. Tästä syystä maailmanlaajuinen biotiedekonserni Bayer on automatisoinut luotonhallintaprosessinsa ja Dun & Bradstreetin avulla parantanut merkittävästi tehokkuuttaan ja riskinarvioinnin laatua.
Korkea inflaatio, nousevat korot, epävakaat toimitusketjut, geopoliittiset muutokset – elämme myrskyisiä aikoja. Kriisejä ilmenee yksi toisensa jälkeen. Se, mikä pitää paikkansa tänään, ei välttämättä ole enää varmaa huomenna. Siksi on entistäkin tärkeämpää, että yritykset vahvistavat resilienssiään ja varmistavat oman maksuvalmiutensa. Ratkaiseva tekijä tässä on asiakkaiden luottokelpoisuuden jatkuva seuraaminen.
Tätä varten maailmanlaajuinen biotiedekonserni Bayer on luonut pitkälti automatisoidun luotonhallintaprosessin. Bayer AG:n globaalin luotto- ja asiakasrahoituspäällikön Andreas Wenzelin johtama tiimi noudattaa prosessissa älykkääseen datan hankkimiseen perustuvaa lähestymistapaa. Mitä tämä tarkalleen ottaen tarkoittaa?
”Lähetämme automaattisen pyynnön eri Dun & Bradstreet ‑datasta luottorajasta riippuen. Jos asiakkaalla on alhainen luottoraja, käytämme luottotarkistuksessa perusdataa ja maksukäyttäytymistä. Suurten asiakkaiden kattavassa luottotarkistuksessa käytämme erityistä riskidataa”, Wenzel sanoo.
Kaikki tiedot siirretään suoraan SAP:n Enterprise Resource Planning ‑järjestelmään (ERP) sovellusohjelmointirajapinnan eli API:n kautta koottuna yksilölliseen scorecardiin, jossa on sisäisiä tietoja. Sen jälkeen tiedot arvioidaan. Ohjauspaneelista Bayerin luottopäälliköt näkevät yhdellä silmäyksellä koottuna liikekumppanin tärkeimmät avainluvut, kuten pisteet ja raha-asiat.
Parempi riskinarvioinnin laatu
Kunkin asiakkaan sisäinen ja ulkoinen data luokitellaan ja arvioidaan scorecardissa. Tässä sovellettu sääntöjoukko perustuu tilastollisiin analyyseihin ja kattavaan dataan Bayerin asiakassalkusta. Painopiste on maksuongelmiin tyypillisesti liittyvien yrityksen ominaisuuksien määrittämisessä.
Tällaisia ominaisuuksia ovat avainluvut, trendit ja toimiala. Käytännössä tämä tarkoittaa sitä, että järjestelmä käyttää taustalla olevaa dataa ja sääntöjoukkoja maksuhäiriöiden prosentuaalisen todennäköisyyden laskemiseen sekä lajittelee asiakkaat eri riskiluokkiin tällä perusteella.
”Kun sekä oma sisäinen datamme että Dun & Bradstreetin ulkoinen data yhdistetään scorecardiimme, riskinarviointimme on paljon luotettavampi. Tämä vaikuttaa valtavasti riskinarviointimme korkeaan laatuun”, Wenzel sanoo.
Lisäksi Dun & Bradstreetin Data Blocks ‑tuotteen avulla on mahdollista hakea juuri sitä dataa, jota Bayer tarvitsee kutakin riskinarviointia varten. Aihekohtaiset ja loogisesti linkitetyt dataelementit voidaan koota tarpeen mukaan.
Ne tarjoavat perusdatan lisäksi myös tietoa esimerkiksi asiakkaan taloudellisesta vahvuudesta ja maksukäyttäytymisestä, viitteitä yrityskytköksistä ja sijainneista sekä keskeisiä osakemarkkinauutisia ja tietoa alan kehityksestä.
Tunnista riskit ajoissa ja lisää tehokkuutta
”Taloudellisen epävarmuuden aikoina on entistä tärkeämpää seurata asiakkaiden luottokelpoisuutta ja maksukäyttäytymistä säännöllisesti”, Wenzel sanoo.
Prosessiautomaatio luo pohjan jatkuvalle asiakasseurannalle – ja sitä kautta tehokkaalle ja vakaalle luotonhallinnalle.
”Monet yritykset tarkaistavat asiakkaidensa luottoluokituksen vain kerran vuodessa, kun me taas teemme sitä jatkuvasti. Tämän ansiosta voimme tunnistaa mahdolliset maksuhäiriöt paljon luotettavammin – ja mikä tärkeintä, paljon aikaisemmin.”
Näin se toimii: Jos kriittisiä datatilanteita ilmenee tuloskortin säännöllisessä tarkistuksessa, asianomaisille työntekijöille ilmoitetaan siitä välittömästi ohjauspaneelissa näkyvällä viestillä. Näin voi käydä esimerkiksi, jos asiakas ajautuu huonompaan riskiluokkaan, koska laskuja on maksettu liian myöhään tai yritys on julkaissut heikentyneitä taloudellisia lukuja.
Tällöin vastuussa oleva luottopäällikkö ottaa ohjat käsiinsä ja käynnistää asianmukaiset toimenpiteet. Tarvittaessa myyntiosastoon otetaan yhteyttä, luottorajaa alennetaan, maksuehtoja mukautetaan tai jopa toimitukset voidaan keskeyttää.
Riskialttiisiin asiakkaisiin keskittyminen
Yksilöllisen scorecardin käyttöönotosta lähtien Bayerin luottopäälliköt ovat keskittyneet seuraamaan henkilökohtaisesti asiakkaita, joilla on suuri liikevaihto ja huono luottokelpoisuus. Jos asiakkaalla on kuitenkin alhainen maksukyvyttömyysriski, se käsitellään automaattisesti.
Tämän tavoitteena on vähentää estettyjen tilausten määrää ja erityisesti edistää Bayerin kasvua. ”Olemme kaiken kaikkiaan onnistuneet parantamaan luotonhallinnan tehokkuuttamme automatisoimalla prosesseja”, Wenzel sanoo.
