Maschinelles Lernen führt zu besseren Kredit-Scores

In Zeiten der Unsicherheit ist die Fähigkeit, genaue Vorhersagen zu treffen, wichtiger denn je. Kreditmanager auf der ganzen Welt geraten immer stärker unter Druck, Risiken zu managen und präzise Vorhersagen über die wirtschaftliche Rentabilität ihrer Kunden zu treffen. Glücklicherweise stehen ihnen heute bessere Instrumente zur Verfügung als je zuvor.

Mit Billtrust’s Kreditmanagement haben Kreditmanager Zugang zu hochmodernen Indikatoren, die die Zahlungsaussichten und die Geschäftsfähigkeit potenzieller Kunden mit einer Vorhersagegenauigkeit von mehr als 80 % messen.

Algorithmen des maschinellen Lernens verarbeiten im Laufe der Zeit große Datenmengen und nutzen diese, um sehr klare und genaue Vorhersagen zukünftiger Ereignisse zu treffen. Würde ein Datenanalyst versuchen, anhand derselben großen Datensätze manuell Vorhersagen zu treffen, würde die Analyse aller Datensätze übermäßig viel Zeit in Anspruch nehmen und das Endergebnis wäre nicht so genau wie computergenerierte Vorhersagen.

Maschinelles Lernen kann riesige Informationsmengen schnell analysieren, um Trends aufzudecken, die für zukünftige Entscheidungen genutzt werden können. Dies ist vor allem im Kreditmangement nützlich.

Kreditanalysten bei Billtrust und im weiteren Bereich haben spezifische, identifizierbare Muster aufgedeckt, die in den Jahresabschlüssen von Unternehmen in den Jahren und Monaten vor der Insolvenzanmeldung auftreten. Algorithmen des maschinellen Lernens können diese Muster erkennen. Sie können auch andere Formen finanzieller Notlagen in ihren frühesten Stadien erkennen und Ergebnisse vorhersagen, die unseren Kunden helfen, sich vor der Kreditvergabe an Unternehmen zu schützen, die in Zukunft möglicherweise nicht mehr in der Lage sind, zu zahlen.

Es gibt zwei Hauptfragen, die Kreditmanager zu beantworten versuchen:

1. Wie hoch ist das kurzfristige Risiko einer Nichtzahlung?
2. Wie stark ist dieses Geschäft finanziell?

Für die erste Frage analysiert Billtrust Credit Management Handelszahlungsdaten, Kreditbürodaten, Inkassowarnungen, Peer-Bemerkungen und mehr, um die kurzfristige Wahrscheinlichkeit zu ermitteln, dass ein Unternehmen "über die Bedingungen hinausgeht", wie sie in einer Reihe von Datenregeln definiert sind (z. B. wären 20 % 60 Tage überfällig). Wir nennen dies den Payment Outlook Indicator.

Um die Rentabilität des Unternehmens zu bestimmen, verwendet Billtrust Finanzunterlagen, Ratings von Auskunfteien und andere Kennzahlen für den Geschäftsbetrieb, um die Wahrscheinlichkeit zu bestimmen, dass der Kunde langfristig aktiv sein wird. Wir nennen dies den Business Viability Indicator. Es stützt sich stark auf Finanzen, umfasst aber auch andere Elemente wie Bestellmengentrends, das Alter des Unternehmens und den Umfang des Betriebs.

Um Kredit-Scores zu erstellen, die Nutzen und Wert bieten, bewertet Billtrust auf einer Skala von 0 bis 100, wobei jeder Punkt auf dieser Skala die Wahrscheinlichkeit eines positiven Ergebnisses darstellt. Daher bedeutet ein Score von 80 für unseren Payment Outlook Indicator einfach, dass es eine Wahrscheinlichkeit von 80 % gibt, dass das Unternehmen pünktlich zahlt. Andere Agentur-Scores werden entweder in Stufen oder Bändern beschrieben, die bei Kreditpraktikern, die wichtige Entscheidungen schnell treffen müssen, oft Verwirrung stiften. Mit dem abgestuften Ansatz können zwei sehr ähnliche Unternehmen in getrennten Bändern bewertet werden. Die Machine-Learning-Lösung von Billtrust liefert Bewertungen entlang eines Kontinuums und gibt den Kunden Informationen, die sie schnell verarbeiten und nutzen können.

Billtrust vergibt auch eine Bewertung für die Qualität und Aktualität der zugrunde liegenden Daten. Wir nennen diese Bewertung prozentuale Konfidenz. Lösungen für maschinelles Lernen verlangen nach guten Daten, daher sind wir immer auf der Suche nach mehr und besseren Datenquellen, die uns helfen, die genauesten Ergebnisse zu liefern.

Mit den Tools, um sowohl das kurzfristige Zahlungsverhalten der Kunden als auch die langfristige Rentabilität des Unternehmens vorherzusagen, haben Kreditmanager jetzt die Möglichkeit, schnell und genau Kreditentscheidungen zu treffen, die ihren Unternehmen helfen, in jedem Geschäftsumfeld erfolgreich zu sein.

Um zu erfahren, wie Sie das auf maschinellem Lernen basierende Kredit-Scoring von Billtrust in Ihren Entscheidungsprozess einbeziehen können, füllen Sie bitte das Kontaktformular aus.