Zwiększanie odporności biznesowej dzięki świadomym decyzjom kredytowym

W jaki sposób firmy mogą wykorzystywać dane jako bazę dla wzrostu

W obecnej niepewnej sytuacji gospodarczej podejmowanie trafnych decyzji kredytowych jest prawdopodobnie ważniejsze niż kiedykolwiek wcześniej. Badanie Dun & Bradstreet wykazało jednak, że firmy mają trudności z wykorzystywaniem własnych zasobów danych w sposób, który ułatwiłby im podejmowanie decyzji kredytowych. W jaki sposób firmy mogą wypełnić tę lukę i zacząć skutecznie wykorzystywać dane do ograniczenia ryzyka kredytowego oraz stworzenia solidnej podstawy dla wzrostu? 

Decyzje kredytowe zawsze mają kluczowe znaczenie, jednak ich waga wzrasta w trudnych ekonomicznie czasach, których doświadczają obecnie biznesy w Europie.  

Ograniczenie działań kredytowych staje się coraz większym zagrożeniem dla perspektyw gospodarczych przedsiębiorstw.  Dane Europejskiego Banku Centralnego wskazują, że banki zaostrzyły standardy kredytowe najszybciej od czasu kryzysu zadłużenia w 2011 r. Jednocześnie na poziomie przedsiębiorstw rośnie awersja do ryzyka, a firmy muszą częściej rozważać udzielenie kredytu klientom, których bilanse są zagrożone.

Zdaniem Raviego Sidhu, eksperta merytorycznego ds. ryzyka kredytowego w  Dun & Bradstreet, w obecnej sytuacji gospodarczej, istnieje ryzyko związane z mechanicznym podejmowaniem decyzji kredytowych. Coraz bardziej defensywnie nastawione firmy po prostu rezygnują z udzielania kredytów podmiotom, które testują ich malejący apetyt na ryzyko. Ten zachowawczy sposób działania może mieć w istocie negatywne długoterminowe konsekwencje. 

„Stosując to podejście, firma nie doświadcza potencjalnych strat z bardziej ryzykownej działalności” – mówi Sidhu.  

„Z drugiej jednak strony, firma musi kontynuować działalność handlową, gdyż w przeciwnym razie nie zdobędzie nowych klientów i nie uzyska dochodu. Nie można tak po prostu ograniczać działalności firmy. Pojawia się zatem pytanie, jak wyszukiwać i korzystać z odpowiednich możliwości.”
 

Jak zweryfikować firmy i wskazać te, które prawdopodobnie przetrwają i będą w stanie spłacić zadłużenie?

Rozwiązaniem są dane i takie ich wykorzystanie, aby proces ten był wydajniejszy i oparty na rzetelnych informacjach. 

Jest to szczególnie ważne, gdy trzeba często podejmować decyzje kredytowe obarczone wysokim ryzykiem. „Lepsza automatyzacja jest niezbędna, aby decydenci mogli efektywnie podejmować decyzje, zamiast tracić czas na zbieranie danych” – twierdzi Sidhu.  

„Częściową automatyzację należy wprowadzić nawet tam, gdzie utrzymywane są ręczne procesy – usprawni ona bowiem dostarczanie informacji niezbędnych w tych procesach. Wszystkie potrzebne do analizy dane finansowe lub wskaźniki mogą być łatwo przedstawione decydentom, eliminując konieczność ręcznego przeszukiwania wszystkich informacji”.

Na przykład 72% badanych przedstawicieli firm na całym świecie zaznaczyło, że dane umożliwiły ich firmom podejmowanie świadomych decyzji przy udzielaniu kredytów. W Szwecji, Niemczech i Danii podobnego zdania było jednak tylko około 60% zarządzających firmami. Ten odsetek był znacznie niższy niż u osób, które uznały dane za czynnik wspierający procesy takie jak ogólna ocena ryzyka czy identyfikacja nowych klientów.  

W Wielkiej Brytanii wskaźnik ten wyniósł 69% i choć jest niższy, wciąż pozostaje znacznie poniżej odsetka osób twierdzących, że dane odgrywają ważną rolę w ocenie ryzyka i podejmowaniu decyzji inwestycyjnych.

Kwestia dojrzałości 

Sidhu dostrzega kilka możliwych przyczyn tego rozdźwięku: 

• Wyzwanie związane z pozyskiwaniem, przetwarzaniem i analizowaniem danych. „Zarządzanie danymi jest jednym z największych problemów, które uniemożliwiają organizacjom efektywną analitykę” – mówi. „Chętnie wykorzystujemy sztuczną inteligencję i narzędzia analityczne, ale jeśli do bazy trafiają słabej jakości dane, uzyskane wyniki będą nieoptymalne. Zanim przejdzie się do stosowania konkretnych narzędzi, trzeba dysponować odpowiednimi procesami oraz uporządkowanymi danymi, nadającymi się do poprawnej analizy”. 
• Brak możliwości wykorzystania. „To nie tylko kwestia samego posiadania danych, ale raczej wyboru odpowiednich informacji oraz zrozumienia, co jest istotne, a następnie potwierdzenia tego również dla samego siebie” – zauważa Sidhu. „Wskaźnik, który przewiduje porażkę danej firmy może nie sprawdzić się w przypadku portfela Twojej firmy, który ma zupełnie inny skład”.  
• Różne poziomy dojrzałości. Organizacje znajdują się zwykle na różnych etapach drogi analitycznej. Domyślnie dane traktuje się jako informacje historyczne i często służą one głównie do budowania obrazu przeszłych tendencji, czyli kontekstu (w branży określa się to analityką opisową), tymczasem decyzje kredytowe wymagają spojrzenia w przyszłość. 

„Na podstawie rodzaju danych analitycznych, jakie firma generuje, można stwierdzić, na jakim etapie się ona znajduje” – mówi Sidhu. „Czy dane informują firmę wyłącznie o wydarzeniach z przeszłości? Czy pozwalają jej wyciągnąć wnioski z przeszłości i przewidzieć przyszłe rezultaty?”

Solidniejsza podstawa do działania 

W jaki sposób firmy mogą zrezygnować z tego, co Sidhu nazywa „tępymi narzędziami” i przejść na bardziej predykcyjne, oparte na danych podejmowanie decyzji kredytowych? 

Wskazówka 1: Uczciwa ocena bieżących zasobów danych i związanych z nimi możliwości. Gdy występują luki, firmy mogą skorzystać z narzędzi i zasobów danych od dostawców takich jak Dun & Bradstreet. Zwiększa to ich zdolność do podejmowania bardziej świadomych decyzji kredytowych. Sidhu zwraca jednak uwagę, że wiele z tych firm nie wykorzystuje efektywnie nawet tego, co już ma. 

„Dun & Bradstreet może wnieść wartość dodaną, prezentując najlepsze praktyki w branży i zapewniając organizacjom przewagę” – mówi. „Nasze wskaźniki i analizy stanowią punkt wyjścia dla firm. Dzięki współpracy z nami mogą się one rozwijać i robić rzeczy bardziej dostosowane do składu ich portfela. Firmy nie powinny jednak ignorować danych wewnętrznych, które mają do dyspozycji. Jeśli będą w stanie wykorzystać jednocześnie nasze dane i ich własne dane wewnętrzne, uzyskają jeszcze lepsze wyniki”. 

Wskazówka 2: Precyzyjniejsze zarządzanie danymi. Dun & Bradstreet może pomóc również w tym obszarze. „Oferujemy unikalne powiązanie z numerem D-U-N-S, co umożliwia nam wspomaganie firm w uporządkowaniu ich wewnętrznych danych i lepszym ich połączeniu z naszymi danymi, które są automatycznie aktualizowane wraz z pojawianiem się nowych informacji” – informuje Sidhu. 

Wskazówka 3: Współpraca z partnerem w celu osiągnięcia wyższego poziomu dojrzałości analitycznej.  Zdaniem Sidhu wiele wskaźników Dun & Bradstreet, takich jak te dotyczące upadłości i zaległości kredytowych, ma charakter prognostyczny. Firma dąży również do poszerzenia tej perspektywy dzięki współpracy z podmiotami zewnętrznymi na rynkach takich jak na przykład Wielka Brytania. Umożliwi to uwzględnianie informacji w czasie rzeczywistym na temat czynników jak np. spłaty kredytów.

Nacisk na doświadczenie klienta 

Wynikające z tego korzyści nie polegają jedynie na zmniejszeniu narażenia firmy na straty finansowe. Organizacje, które dążą do płynniejszego, uproszczonego przetwarzania, zdobywają również uznanie swoich klientów, które wpływa istotnie na ich utrzymanie i lojalność. 

„Aby wykorzystać możliwości biznesowe, należy mieć sprawnie działające procesy i szybko podejmować decyzje” – mówi Sidhu. „Istnieje przekonanie, że wszystko powinno być teraz łatwiejsze i że zasady przyjęte w przestrzeni konsumenckiej mają również zastosowanie gdzie indziej. Jeśli nie potrafisz skorzystać z technologii w celu usprawnienia procesów, mogą one znacznie spowolnić działanie twojej firmy, co w efekcie może skutkować utratą wartościowych klientów, oczekujących wysokiego poziomu obsługi. Automatyzacja zapewnia jednak nie tylko lepsze odczucia, lecz także większe korzyści finansowe. Im szybciej firma wypłaci kredyt, tym szybciej otrzyma od niego odsetki”. 

Jak podkreśla Sidhu, niezależnie od cyklu koniunktury gospodarczej firmy powinny patrzeć perspektywicznie, nadal koncentrować się na stymulowaniu wzrostu, a także zwiększać swoje możliwości w zakresie danych, dzięki którym staną się one ogółem bardziej odporne. 

„Firmy zawsze muszą podejmować pewne działania, zarówno w dobrych, jak i w złych czasach” – mówi. „Najlepsza praktyka obejmuje dążenie do automatyzacji procesu podejmowania decyzji, redukcji kosztów oraz minimalizacji strat. W ten sposób można zyskać pewność siebie w podejmowaniu decyzji i angażowaniu ludzi oraz przekonanie, że postępuje się właściwie”.