25.09.2019 - Autor: Wilm Schweer

Vollständigkeit der Kreditversicherungsanbindung für große, internationale Kunden in nur einer Plattform

SCHUTZ DES FORDERUNGSBESTANDES VIA WARENKREDITVERSICHERUNG

Ein Forderungsausfall und die damit ausbleibenden liquiden Mittel stellen die Wirtschaft vor besondere Herausforderungen. Je nach Umfang des Ausfalls laufen Firmen Gefahr in einen Liquiditätsengpass zu geraten und bei außerordentlich großen Ausfällen – sei es in der Höhe oder auch in der Anzahl der Fälle – selbst einer Insolvenz gegenüber zu stehen. Nicht nur mittelständische oder kleinere Unternehmen suchen deshalb den Schutz des Forderungsbestandes via Warenkreditversicherung, auch große, internationale Unternehmen wollen sich so schützen. Die Warenkreditversicherung ist nach wie vor ein wichtiges Standbein in der Absicherung von Forderungen, gerade auch im Exportgeschäft, um sich gegen Risiken eines Ausfalls abzusichern. Doch wie kommt man zu einer Abdeckung durch Warenkreditversicherungen?
 

DEBITEX PLATTFORM VEREINT DAS VERFÜGBARE „PROZESSUNIVERSUM“ DER FÜHRENDEN WARENKREDITVERSICHERER

Eine entsprechende Versicherung kann entweder bei der Versicherungsgesellschaft vor Ort, einem Onlineversicherer oder bei einer Bank, die diesen Versicherungsschutz anbietet, abgeschlossen werden. Dabei muss man sich selbst mit allen weiteren Themen, wie Regularien auseinandersetzen. Nutzt man unsere Plattform DebiTEX hat man alle notwendigen und wichtigen Vorgaben, Informationen und Features in einer Plattform integriert. Die drei führenden Anbieter von Warenkreditversicherungen in Europa – Coface, Euler Hermes und Atradius – sind mit dem gesamten verfügbaren „Prozessuniversum“ an DebiTEX angebunden. Als Anwender von DebiTEX hat man nun die Möglichkeit die Verträge mit den drei größten Anbietern von Warenkreditversicherungen zu verwalten und zu steuern. Hierbei können sich die Nutzer entweder für einen Anbieter entscheiden oder aber auch alle drei in Kombination nutzen. Ganz nach Baukastenprinzip, kann sich der Kunde die Anbieter aussuchen und zu „seiner“ Plattform hinzufügen. Dabei entfallen komplexe Projekte innerhalb der eigenen ERP-Welt, die die Analyse der Obliegenheiten und die notwendigen Prüfungsschritte abbilden, denn die Plattform hat alles bereits verfügbar. Aufgrund der langjährigen Erfahrung mit den drei großen Anbietern und einem Kundenbestand, der intensiv auf Warenkreditversicherung als unterstützende Maßnahme im Kreditmanagement setzt, hat SHS VIVEON in diesem Sektor eine Beratungs- und Umsetzungskompetenz entwickeln können, die den Anforderungen eines internationalen Kreditmanagementgeschäfts entspricht.
 

DOCH WELCHE WEITEREN VORTEILE BIETET DEBITEX?

DebiTEX bildet alle Prozesse vollständig ab und hat sowohl nationale, internationale als auch globale Policies integriert. Die jeweiligen Bewertungs- bzw. Ratingprodukte sind ebenfalls enthalten. Zudem sind die unterschiedlichen Versicherungsverfahren, wie „excess of loss“ oder klassische Versicherung mit benanntem und Pauschalteil abbildbar. Zusatzfeatures wie Top-up Produkte können bei Bedarf hinzugefügt werden und somit der Prozess nach individuellen Vorgaben und Wünschen konfiguriert werden. Der große Vorteil unserer DebiTEX-Plattform gegenüber anderen Software-Produkten ist die vollständige Obliegenheitskontrolle. Es werden alle wichtigen Informationen in unserer Plattform gebündelt und können somit zum richtigen und passenden Zeitpunkt abgerufen werden. Es müssen keinerlei weitere Medien oder Systeme benutzt werden, da alle notwenigen Daten und Informationen in der Plattform gebündelt werden und somit enthalten sind. Zudem ist ein tief entwickeltes Reporting in Bezug auf die KV verfügbar. Alle Features können online abgerufen werden. DebiTEX ist somit „state of the art“ und das „must have“ für große und internationale Unternehmen, die eine Kreditversicherung anbinden wollen.

Nutzen Sie die Chance und erfahren Sie mehr über unsere DebiTEX Plattform. Kontaktieren Sie uns uns Sie erhalten eine unverbindliche Live-Demo: info@SHS-VIVEON.com
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Webinar Hinweis:

Sie möchten noch ein konkretes Beispiel anhand der Coface verdeutlicht bekommen? Dann melden Sie sich noch heute kostenfrei zu unserem Impuls-Webinar „Credit Management Monitoring vereint mit Warenkreditversicherungen – digital, sicher, automatisiert“ am 17. Oktober 2019 um 09:30 Uhr an.
 
 
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12.08.2019 - Autor: Karina Zeussel

Welcome "Credit Data Analyst"

In der heutigen Zeit kommt es durch neue Technologien und Systeme zu einem Wandel in der Berufswelt und somit auch in einzelnen Berufsbildern. Auch das Berufsbild des Credit Managers/in bleibt nicht verschont und muss sich diesem Wandel stellen.

AUFGABEN EINES CREDIT MANAGERS/IN

Doch welche Aufgaben/ Eigenschaften hat ein Credit Manager/in in der heutigen Zeit? In den vergangenen Jahren war der Credit Manager/in überwiegend operativ tätig. Zu seinen täglichen Aufgaben gehörten unter anderem die aktive Beschaffung von Informationen, Bearbeitung von Tasks und Anträgen, das Controlling von Portfolien bis hin zur Antragsfreigabe und manuellen Bilanzanalysen. Er erstellte in der Regel die komplexen Entscheidungsvorlagen für die Geschäftsführung und den Vorstand, um potentiell hohe Risiken zu bewerten und Kreditlinien einer gewissen Größenordnung entsprechend der Compliance-Vorgaben durch den Genehmigungsprozess zu bringen. Der Fokus lag hierbei auf Risikoreduzierung bei relativ konstanten Geschäftsmodellen und einem existierenden Zeitfenster für Entscheidungen. Der „traditionelle“ Credit Manager/in fand sich also häufig in der Rolle des „Collection-Managers“ wieder. Dies zeigte sich auch im Rahmen der Incentivierung. Oftmals wurden auch die Incentive-Modelle für Credit Manager eher über DSO und Betreibungsgeschwindigkeit als an anderen Kennziffern wie z.B. betreutes Gesamtlimitvolumen oder Entscheidungsgeschwindigkeit von Kreditentscheidungen definiert. Also auch hier eher ein konservativer, leicht messbarer risikoreduzierter Ansatz.
 

HERAUSFORDERUNGEN AN DEN „TRADITIONELLEN“ CREDIT MANAGER/IN

Durch neue Trends und Entwicklungen, vor allem in der Welt der Datenmodelle und im Bereich des maschinellen Lernens, steht der „traditionelle“ Credit Manager/in vor neuen Herausforderungen. Dazu zählen andere Vertragsarten und Eigentumsübergänge bei häufig geringeren Kreditlinien und neuen Bedingungen der Kreditnehmer. Die Zunahme an Verfechtungen und Sharing bzw. die gemeinschaftliche Nutzung von vormals gekauften Investitionsgütern macht die tägliche Arbeit zudem schwieriger. Dadurch sind die ursprünglichen Standardsicherheiten somit in der Handhabung und der Höhe nur noch bedingt anwendbar. Um mit den aktuellen Trends mithalten zu können und die an ihn neu geschaffenen Erwartungen zu erfüllen, muss der „traditionelle“ Credit Manager/in die Datenverfügbarkeit als wichtigste Quelle für AI/ML und neue Datenmodelle sicherstellen oder zumindest identifizieren. Hinzu kommt das frühe Scouting bzw. die Entwicklung von künftig passenden Geschäftsmodellen und Investitionen, sowie die Verbindung der empirischen Erfahrungen mit den neuen Data Lakes. Die bisherige Kreditvergabestrategie, basierend auf den alten Geschäftsmodellen der Kunden, muss den neuen Gewohnheiten angepasst werden. Und zwar bevor der Kunde kaufen möchte.
 

TRANSFORMATION ZUM CREDIT DATA ANALYST

Aber wie wird der „traditionelle“ Credit Manager/in zum „Credit Data Analyst“? Hierfür muss er sich den neuen Erwartungen stellen und zuvor einige Hausaufgaben erledigen. Hierzu zählen unter anderem die Kommunikation von Budgets, die Definition von internen Datenanforderungen, das Vorbereiten des Credit - Management Teams auf die neue Rolle, Positionierung der Technik als Hilfe und nicht als Bedrohung sowie die Identifizierung des Automatisierungspotentials und Wandlung in die geeignete Größe. Die Veränderungen müssen sich auch in den Incentive-Modellen wiederfinden, da die statische Messung von traditionellen Geschäftsvorfällen mit dem Wechsel auf moderne Modelle nicht mehr up to date sind. Es sind eher die strategischen Fakten, die bewertet werden können: Einhaltung der SLA’s gegenüber dem Vertrieb, d.h. wie lange benötigt eine Limitentscheidung – gerne gestaffelt nach Höhe und Risiko oder auch die Höhe des ausgereichten, umsatzfördernden Gesamtkreditvolumens. Weitere KPI’s sind durchaus denkbar. Denn auch hier gilt, dass Mitarbeiter/innen ihren eigenen Erfolg messen wollen, um sich selbst zu verbessern.
Beherzt der „traditionelle“ Credit Manager/in die aktuellen Trends und erledigt seine Hausaufgaben ordentlich, wird er zum „Credit Data Analyst“. Sein Berufsbild hat sich um 180 Grad gedreht und er arbeitet nun nicht mehr operativ, sondern strategisch.
 

AUFGABEN EINES CREDIT DATA ANALYST

Aber welche täglichen Aufgaben gehören nun zum neuen Berufsbild des „Credit Data Analyst“? Seine operativen Tätigkeiten sind durchgängig automatisiert und seine Rolle als Data Scientist rückt stärker in den Vordergrund. Bei der Bearbeitung von Anträgen wird reines Eskalationsmanagement betrieben und die für das zu betreuende Portfolio am besten geeigneten Informationen werden häufiger und dynamischer geändert. Bei steigender Komplexität durch dynamischere und eventuell kurzlebigere Geschäftsmodelle, wird eine real-time Entscheidung erwartet. Die Geschwindigkeit bzgl. Entscheidungen nimmt somit um ein Vielfaches zu. Die größte Neuerung ist die durch KPIs gesteuerte Überwachung von Portfolien sowie die Kommunikation mittels AI.
 

FAZIT

Welcome, „Credit Data Analyst”! Der Markt verlangt nach dem neuen Berufsbild des strategisch arbeitenden Credit Managers/in welches in Zukunft in allen innovativ ausgerichteten Unternehmen Einkehr finden (wenn nicht bereits geschehen) und zu einer Veränderung der täglichen Arbeit eines Credit Managers/in führen wird.
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19.12.2018 - Autor: Rainer Müller

Data Procurement im Credit Management

„Du bist ein Messie!“, das sagt meine Frau immer wieder zu mir, wenn sie meinen Hobbykeller besucht. Da ich viele Dinge selbst in die Hand nehme, brauche ich auch viel Werkzeug sowie die passenden Utensilien oder entsprechende Ersatzteile. Das versteht sie einfach nicht!

Hat sie jedoch nicht auch ein bisschen Recht? Bei Computertechnik gilt doch „gerade gekauft und schon veraltet“. Beim guten alten Bosch-Hammer ist hingegen die Halbwertszeit deutlich länger. Deswegen bewerte ich die Dinge in meinem Keller durch mein Wissen und meine Erfahrungen immer wieder aufs Neue. Und tatsächlich, ich sortiere so einiges aus. Meine Frau würde bestimmt noch mehr aussortieren, sie ist da einfach auch eher der Typ dazu.


Wäre sie somit der bessere Datenmanager?

Laut dem Statistik-Portal „statista“ wurden im Jahr 2016 weltweit 16,1 Zettabyte Daten generiert. Für das Jahr 2025 prognostiziert „statista“, eine Verzehnfachung auf 163 Zettabyte. Kleiner Exkurs: Ein Zettabyte Speicherkapazität steht für 1021 Bytes. Das sind Sextillionen Bytes oder in Zahlen 1.000.000.000.000.000.000.000 Bytes. Das wiederum entspricht 1.000 Exabytes oder einer Milliarde Terabytes.

Begonnen hat dieser Datenurknall in der Mitte der 90er Jahre. Damals wurde übrigens Amazon gegründet. Wirklich wundern wird sich wohl kaum mehr jemand über diese gigantischen Mengen, sind doch mittlerweile mehr als die Hälfte der Weltbevölkerung, also ca. 3,8 Milliarden Menschen aktive Internet-Nutzer. Die Quote derer, welche besonders viele Daten in Social-Media erzeugen, liegt bei 40 Prozent.

nun aber zurück zu meinem neu bewerteten keller. und überhaupt, was hat das alles mit credit-management zu tun?

Nun, so wie ich mich der Ordnung halber in meinem Keller entscheiden muss, was ich noch brauche und was nicht, muss sich jeder, der mit Daten umgeht, regelmäßig fragen: „Welche Daten sind wichtig? Welche nicht? Welche muss ich weiterhin speichern und welche kann ich gar löschen? Welche Daten sind außerdem verlässlich? Welche sind unzuverlässig? Und das Wichtigste: Welche Daten sind gar falsch oder fake?“ Wir alle müssen, um Daten zu bewerten, einen geeigneten Daten-Cocktail mixen, um daraus unsere Schlüsse zu ziehen. Das muss ich in meinem Keller genau so machen wie der Credit-Manager, der aufgrund vorhandener Daten seine Kunden bewertet.

Für eine Bewertung der Kunden gibt es interne und externe Daten. Daraus werden Kennzahlen gebildet wie Zahlungserfahrungen, Bilanzsumme, Umsatz, Ausfallwahrscheinlichkeit, etc. Für Sie, liebe Leserinnen und Leser, sind das keine Neuigkeiten. Die zunehmende Geschwindigkeit, was die Änderung von Daten anbelangt, lässt das ganze Konstrukt jedoch schneller veralten, als das in der Vergangenheit der Fall war. Zudem gewinnen die generierten Daten aus dem Social-Media Bereich immer mehr an Bedeutung und vor allem an Menge!

Jedoch Vorsicht bei einem zu hohen Augenmerk auf die Social Media Daten! Die Schwierigkeit liegt hier vor allem in der Auswertung. Auch eine Automation und der Einsatz von KI ist hier noch schwer umzusetzen, da es unter anderem noch nicht möglich ist, Fake News verlässlich zu filtern (sehen Sie hierzu die Aufzeichnung unseres Webinars: „That's really all Fake News?“ - Von der Sinnhaftigkeit des Social Media Monitoring im Credit Management). Sind gar ein Bot oder massenhaft Bots die Datenquelle? Als sogenannte Signaldaten werden Social-Media Daten jedoch durchaus schon herangezogen (lesen Sie zu dieser Thematik auch den Artikel bezüglich der Nutzung alternativer Datenquellen im Credit Management).

Zurück zu unserem datencocktail, den jeder daten-Manager selbst zubereiten muss 

Bei der Bewertung von Kunden kann das zum Beispiel pro Land, pro Geschäftsbereich, pro Produktgruppe, vielleicht auch pro Vertriebskanal oder gar Vertriebsmitarbeiter erfolgen. Hier gilt es natürlich Grundsätze, wie die kaufmännische Vorsicht, zu beachten und somit ständig drohende Ausfallrisiken zu minimieren. Bei einem Neukunden mixt man außerdem besser noch etwas Sicherheit wie eine Versicherung oder eine Garantie wie z. B. eine Bürgschaft hinzu. Im Laufe der Zeit entstehen dann Zahlungserfahrungen und somit weitere Zutaten für den Cocktail.

Als Fazit bleibt festzuhalten, dass sich bis auf häufigere Überprüfungen der Daten-Mixe und somit der Bewertungsregeln im klassischen Credit Management noch nichts Grundsätzliches geändert hat. Durch die zunehmende Bedeutung der Social-Media Daten wird hier jedoch ein Wandel erfolgen. Ziel muss es deshalb sein, eine Regel zu verfassen, aus der klar hervorgeht, welche Informationen in welcher Menge herangezogen werden, um verlässliche Kundenbewertungen zu erhalten. Ein solches Regelwerk ist der Vollständigkeit halber in eine Credit Policy einzubinden. Diese gilt es häufiger als in der Vergangenheit zu überprüfen und kritisch zu hinterfragen. Die alte Denke: „das haben wir doch immer so gemacht“, muss endgültig passe sein und gehört ins in Museum! Regelmäßiges, kritisches Hinterfragen des Regelwerks muss Teil der Credit Policy sein. Genauso mache ich das in der Zukunft auch in meinem Keller.

Wie schön wäre es doch, wenn es eine Art Master Control Programm gebe, welches inhomogene ERP- oder CRM-Systeme miteinander kommunizieren ließe, den Austausch von Informationen mit einer WKV oder Auskunftei meistert, die Möglichkeit bietet Social Media Daten mit einzubeziehen und gleichzeitig die Einhaltung der Credit Policy garantiert? All das auch noch auf einer Plattform und in einem System, welches den User zusätzlich auf außergewöhnliches Verhalten seiner Kunden in Form von Tagesroutinen aufmerksam macht!
Gibt’s schon! – informieren Sie sich>>>
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08.11.2018 - Autor: Markus Fellinger

Verknüpfte Systeme via Webservice

Welcher Credit Manager kennt es nicht?
Man muss möglichst schnell eine Entscheidung über einen Kreditantrag für einen Kunden treffen, weil der Vertrieb sonst eventuell den Großauftrag nicht erhält.  Als gewissenhafter Credit Manager will man sich aber vorher ein möglichst vollständiges Bild von der Situation verschaffen, um auch wirklich alle möglichen Einflussfaktoren bei seiner Entscheidung berücksichtigen zu können.

Doch die Daten, die man für seine Entscheidung benötigt, sind über verschiedene Systeme im Unternehmen verteilt. Die Stammdaten liegen im ERP-System, offene Posten können im Buchhaltungssystem eingesehen werden, noch ausstehende Aufträge im Warenwirtschaftssystem, Einschätzungen des Vertriebs finden sich im CRM-System und zu guter Letzt kann man sich im DWH den Verlauf des letzten Geschäftsjahres ansehen. Man müsste sich also in fünf Systeme einloggen um sich einen vollständigen Überblick über einen Kunden verschaffen zu können. Wäre es nicht bequemer und effektiver, wenn man aus seinem zentralen Arbeitssystem heraus einfach die Daten aus den anderen Systemen abrufen könnte? „Ja, natürlich!“, werde Sie sich nun vermutlich denken. Zurecht! Der Abruf von Informationen aus anderen Systemen ist nur ein mögliches Szenario für den Einsatz von einer Technologie, die mehr und mehr von sich reden macht. Webservices.

Was ist ein webservice

Zunächst mal ist ein Webservice eine Form einer Schnittstelle. Eine Schnittstelle ist eine Verbindung zwischen zwei Systemen, die eine Kommunikation bzw. eine Übertragung von Informationen ermöglicht. Beispielsweise ist eine Steckdose eine Schnittstelle, die notwendig ist, um elektrischen Strom zu übertragen. In der IT-Welt kommt Schnittstellen eine große Bedeutung zu. Sie ermöglichen eine Kommunikation sowohl zwischen Software- als auch Hardwarekomponenten. So stellt ein USB-Anschluss am Rechner zum Beispiel eine Hardwareverbindung zum USB-Stick bereit.

Eine einheitliche Definition, was ein Webservice ist, besteht zwar nicht, jedoch gibt es Eigenschaften, die jeder Webservice hat:

  • Ein Webservice bietet einen Dienst über ein Netzwerk an
  • Ein Webservice bietet einen automatisierten Datenaustausch zur Nutzung von Funktionalitäten an
  • Der Austausch von Daten und Funktionalität erfolgt unabhängig von der Programmiersprache bzw. Hardware kann somit in unterschiedliche Systeme integriert werden
  • bei einem Webservice handelt es sich um eine reine Computer-zu-Computer-Kommunikation

Vielfältige Anwendungsmöglichkeiten

Doch Webservices können noch viel mehr, als nur Daten aus anderen Systemen abrufen. Bietet etwa die Web-API der Anwendung A (z.B. ein Credit Management-System) eine Funktionalität zur Anlage eines Kunden, kann Anwendung B (z.B. ein CRM-System) diesen Service nutzen, um einen neuen Kunden in Anwendung A anzulegen. Als Beispiel möchte ich hier einen konkreten Fall schildern:

Ein Vertriebsmitarbeiter legt im CRM-System einen neuen Interessenten an. Der Arbeitsprozess sieht vor, dass dieser Interessent einer Bonitätsprüfung im Credit Management-System unterzogen werden muss, bevor Angebote und Zahlungsbedingungen festgelegt werden dürfen. Um nun die im CRM erfassten Daten in das Credit Management-System zu überführen, gibt es verschiedene Alternativen. Der Vertriebsmitarbeiter könnte eine E-Mail an den Kollegen im Credit Management schreiben und ihn bitten, den Interessenten auch dort zu erfassen und die erforderliche Bonitätsprüfung durchzuführen. Diesen Weg würde ich als die „zu Fuß“-Methode bezeichnen und in das letzte Jahrtausend verordnen. Ein schon etwas fortschrittlicherer Weg wäre eine dateibasierte Schnittstelle. Ein zeitgesteuerter Export ermittelt im CRM-System ein- oder mehrmals täglich alle seit dem letzten Export neu angelegten oder geänderten Interessenten/Kunden und erstellt eine Datei, die alle benötigten Interessentendaten enthält. Diese werden dem Credit Management-System zur Verfügung gestellt. Dort erfolgt ein automatischer, zeitgesteuerter Import der Daten und somit die Anlage der Interessenten. Je nach Export-Intervall tritt aber auch hier eine gewisse zeitliche Verzögerung zwischen der Anlage des Interessenten im CRM-System und dem Ergebnis der Bonitätsprüfung auf.  Das ist etwas fortschrittlicher als die „zu Fuß“-Methode und entspricht etwa dem technologischen Stand der 00-Jahre. Um im Bild der Fortbewegungsmittel zu bleiben, würde ich das als die „Fahrrad“-Methode bezeichnen.

“State of the Art” ist allerdings eine Kommunikationsart mit möglichst geringer bzw. keiner zeitlicher Verzögerung (near time bzw. real time). Womit wir wieder bei den Webservices wären.

Wenn Webservices so toll sind, warum werden sie dann nicht durchgängig eingesetzt?

Das ist eine gute Frage. Zunächst mal müssen die Systeme, die via Webservice miteinander kommunizieren sollen, auch webservice-fähig sein. d.h. das System, von dem Daten abgefragt bzw. an das Daten übertragen werden sollen, muss entsprechende Funktionen zur Verfügung stellen. Damit beispielsweise ein CRM-System Daten zu einem Kunden aus einem Credit Managment-System abrufen kann, muss das Credit Management-System eine Funktion „GetCustomerData“ bereitstellen. Ein Anwender klickt im CRM-System in einer Kundenakte etwa auf einen Button „CM-Daten aktualisieren“. Das CRM-System sendet daraufhin eine Anfrage mit der Kunden-Nr. des jeweiligen Kunden an das Credit Management-System. Die Funktion „GetCustomerData“ ermittelt die Daten zu dieser Kunden-Nr. und sendet diese an das CRM-System zurück. So könnte eine einfache Kommunikation zwischen zwei Systemen aussehen.

 

 

Dank der hohen Standardisierung und Plattform-Unabhängigkeit von Webservices können Webservices auch als Daten-Schnittstelle für Apps genutzt werden. Damit ist es beispielweise möglich, in eine einfache Vertriebs-App auf dem Mobilgerät des Außendienst-Mitarbeiters jederzeit Credit Management-Daten zu liefern. Auch der Außendienst-Mitarbeiter könnte sich während eines Kundenbesuchs aktuelle Daten aus dem Credit Management-System abrufen. „Zeige mir die offenen Posten des Kunden 4711“, oder „Zeige mir Kunden im Umfeld von 50 km zu meinem aktuellen Standort“ könnten typische Anfragen für diesen Anwendungsfall sein.

Fazit

Die Nutzung von Webservices in der Kommunikation von Computer zu Computer bringt viele Vorteile mit sich. Anwender können bei einer entsprechenden Nutzung von Webservices durchgängig in dem ihnen am besten vertrauten zentralen Arbeitssystem arbeiten (integriertes Arbeiten). Dies steigert nicht nur die Effizienz der Mitarbeiter, es steigert auch die Akzeptanz von Daten aus anderen Systemen, wenn man sich für deren Nutzung nicht eigens in weitere Systeme einloggen muss. Nicht zuletzt verhindert eine Kommunikation über Webservices Medienbrüche, wie sie etwa bei der oben beschriebenen „zu Fuß“ Kommunikation aufgrund der Fehleranfälligkeit von manuellen Eingriffen zwangsläufig auftreten.

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24.10.2018 - Autor: Fabian Gimmler

Sackgasse Information Overload im Credit Management

„Ich weiß, dass ich nichts weiß“, so lautet die bald 2.500 Jahre alte Erkenntnis des griechischen Philosophen Sokrates, welche sich nunmehr als geflügeltes Wort etabliert hat. Nach Cicero (siehe sein Werk „Academica“) äußert der Athener diesen Satz in seiner Verteidigungsrede, die er als Angeklagter aufgrund Missachtung der Götter im Jahr 399 v. Chr. vor dem Volksgericht hielt. Er zielt dabei insbesondere auf sein fehlendes Wissen bzw. seinen Mangel an Weisheit ab. Inwieweit er sein tatsächliches Nichtwissen oder die Unmöglichkeit menschlichen Wissensbesitzes beurteilt, darüber wird sich in der Wissenschaft bis heute gestritten. Entgegen der früheren Annahme behauptete Sokrates wohl nicht, dass er nichts wisse. Vielmehr gilt es heute als wahrscheinlich, dass er mit seiner Aussage das hinterfragt, was man zu wissen meint. Denn das vermeintliche Wissen stellt in Wahrheit nur eine nicht bewiesene Grundannahme dar, welche sich bei genauerer Betrachtung als ein nicht aufrecht zu erhaltendes Scheinwissen entpuppt. Insofern gibt es sicheres Wissen grundsätzlich nicht, stattdessen handelt es sich um lange oder kurz bestehende Überzeugungen. An dieser Stelle stellt sich jedoch das Paradoxon auf, dass das Wissen über das Nicht-Wissen ein Wissen ist, von dem man sicher wissen kann. Oder doch nicht?

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12.09.2018 - Autor: Stephan Bartels

Alternative Informationsquellen für ein besseres Credit Management?

Aktuell ist der Begriff „Alternative Fakten“ überwiegend negativ geprägt im Zuge der Politik – und das Unwort 2017. Als Erste gebrauchte diesen Begriff die Beraterin des US-Präsidenten Kellyanne Conway. Wenn das Team Trump Dinge behauptet, die von sämtlichen Medien als falsch nachgewiesen werden, dann würde es sich nicht etwa um Lügen oder Unwahrheiten handeln, sondern vielmehr um „alternative facts“. Was genau damit gemeint sein soll, darüber wird bis heute gefachsimpelt. Grundsätzlich sei es auch der Kollegin überlassen. Dieser Artikel beschäftigt sich in der Folge genauer mit alternativen Informationen und der Bewertung der jeweiligen Quellen für das Credit Management.

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21.08.2018 - Autor: Wilm Schweer

Schon heute die Voraussetzung für die Künstliche Intelligenz im Credit Management von morgen schaffen

War vor kurzem noch Big Data der große Hype, ist es nun die Künstliche Intelligenz (KI) – beziehungsweise eine Form der KI, das maschinelle Lernen. Es soll diese massenweise angehäuften Daten bändigen und auswerten – und dies auf eine besonders lernfähige und intelligente Art und Weise. In den vergangenen fünf Jahren hat es auf dem Gebiet der Künstlichen Intelligenz (KI) mehr Fortschritte gegeben als in den 50 Jahren zuvor. In vielen Bereichen, die bisher Menschen vorbehalten schienen, übertreffen uns Maschinen bereits. Kein Wunder also, dass sich auch die Arbeitswelt verstärkt dem Thema KI widmet.

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26.06.2018 - Autor: Markus Fellinger

Limite, Scores, und nun auch noch Datenschutz im Credit Management?

Der 25. Mai war dieses Jahr ein besonderes Datum: Selten wurde dem Wirksamwerden eines neuen Gesetzes so viel Aufmerksamkeit geschenkt wie bei der neuen Datenschutz-Grundverordnung (DS-GVO). Ein Grund dafür ist sicherlich auch die Androhung hoher Bußgelder bei Verstoß gegen die neuen Regelungen.
Auch das Credit Management eines Unternehmens musste und muss sich die Frage stellen, inwieweit die neuen Regelungen die eigenen Prozesse und den Umgang mit personenbezogenen Daten beeinflussen. Mit diesem Blogbeitrag möchten wir Denkanstöße geben, in welchen Bereichen und beim Umgang mit welchen Daten durch die neuen Vorgaben Handlungsbedarf entstehen könnte.

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23.04.2018 - Autor: Stephan Bartels

Schöne neue Welt: Wie die Digitalisierung das Credit Management beeinflusst

Ein Credit Management, das einer klassischen Debitorenbuchhaltung mit rein administrativen Tätigkeiten gleicht, existiert kaum noch. Grundanforderungen wie Überwachung der Einhaltung von Zahlungszielen und das Vermeiden von Zahlungsausfällen sind weiterhin relevant, aber das Aufgabenspektrum eines Credit Managers hat sich erweitert und verändert sich laufend weiter:

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