I usikre økonomiske tider er mislighold naturlig nok på dagsordenen. For å øke motstandsdyktigheten har det globale legemiddel- og livsvitenskapskonsernet Bayer automatisert sine kredittstyringsprosesser og har med bistand fra Dun & Bradstreet økt effektiviteten og kvaliteten på risikovurderingen betydelig.
Høy inflasjon, stigende renter, ustabile forsyningskjeder, geopolitiske omveltninger – vi lever virkelig i turbulente tider. En krise følger ofte en en annen og det som gjelder i dag, kan det godt bli stilt spørsmål ved i morgen. Dette gjør det desto viktigere for selskaper å styrke sin robusthet og å sikre sin likviditet. En avgjørende faktor for å lykkes med dette er å holde god kontroll på kundenes kredittverdighet.
For dette formålet har det globale konsernet Bayer etablert en automatisert kredittstyringsprosess. Teamet som ledes av Andreas Wenzel, Global Credit & Customer Finance Manager hos Bayer AG, følger en «smart datakjøp»-tilnærming for prosessen. Men hva betyr egentlig dette?
«Vi sender en automatisk forespørsel om forskjellige datavariabler til Dun & Bradstreet, avhengig av kredittgrensen. For kunder med lav kredittgrense benytter vi stamdata og betalingsatferd. For en mer omfattende kredittsjekk av store kunder bruker vi spesielle risikodata», sier Wenzel.
All informasjon overføres direkte til SAP Enterprise Resource Planning System (ERP) via et programgrensesnitt (Application Programming Interface, API), sammenstilles i et individuelt scorekort med intern informasjon og evalueres. I dashbordet ser kredittmedarbeidere hos Bayer de viktigste nøkkeltallene for en forretningspartner samlet på et kort øyeblikk (inkludert scorvurderinger og økonomi).
Forbedret kvalitet på risikovurderingen
De interne og eksterne dataene om hver kunde kategoriseres og evalueres på scorekortet. Regelsettet som brukes her, er basert på statistiske analyser og omfattende data om Bayers kundeportefølje.
Vi fokuserer på definerte egenskaper for selskapet (nøkkeltall, trender, bransje) som typisk er forbundet med betalingsproblemer. Det betyr i praksis at systemet bruker de underliggende dataene og regelsettene til å beregne prosentvis sannsynlighet for betalingsmislighold og sorterer kundene i ulike risikoklasser på grunnlag av dette.
«Ettersom både våre egne interne data og eksterne data fra Dun & Bradstreet innlemmes i scorekortet vårt, er risikovurderingen vår langt mer pålitelig. Dette bidrar sterkt til den høye kvaliteten på risikovurderingen vår», sier Wenzel.
Dessuten gjør Data Blocks fra Dun & Bradstreet det mulig å hente bare de dataene som Bayer virkelig trenger for den aktuelle risikovurderingen.
Dataelementene, som er emnebasert og logisk koblet, kan sammenstilles etter behov. I tillegg til viktig masterdata, kan informasjon om aspekter som en kundes økonomiske styrke og betalingsatferd, indikasjoner på bedriftstilknytninger og steder, samt relevante aksjemarkedsnyheter og bransjeutvikling også hentes ut.
Identifiser risikoer tidlig, øk effektiviteten
«I tider med økonomisk usikkerhet er det viktigere enn noen gang å ha god kontroll på kundenes kredittverdighet og betalingsatferd», sier Wenzel.
Prosessautomatisering skaper grunnlag for definert og fastsatte rammer for kundeoppfølging – og dermed for effektiv og god kreditthåndtering.
«Mange bedrifter sjekker bare kredittvurderingen til kundene sine én gang i året, mens vi gjør dette kontinuerlig. Som et resultat får vi langt sikrere informasjon om potensielt mislighold og kanskje viktigst av alt; vi får informasjonen mye tidligere».
Slik fungerer det: Hvis det oppstår kritiske situasjoner relatert til endringer i dataen under den kontinuerlige kontrollen av poengkortet, blir relevante ansatte umiddelbart informert via en melding på dashbordet. Dette kan for eksempel skje hvis en kunde beveger seg inn i en dårligere risikokategori fordi de har betalt fakturaer for sent eller det publiseres svake nøkkeltall.
I disse tilfellene overtar den ansvarlige kredittmedarbeideren og iverksetter passende tiltak. Om nødvendig blir salgsavdelingen kontaktet, kredittgrensen reduseres, betalingsbetingelsene justeres, eller leveransen kan til og med stoppes.
Fokus på høyrisikokunder
Siden det individuelle scorekortet ble implementert har kredittavdelingen i Bayer fokusert på personlig oppfølging av kunder med høy omsetning og dårlig kredittverdighet. Kunder med lav misligholdsrisiko håndteres derimot automatisk.
Dette tar sikte på å redusere antall blokkerte bestillinger og spesielt drive frem vekst hos Bayer. «Alt i alt har vi vært i stand til å forbedre effektiviteten vår i kredittstyringen betydelig ved å automatisere prosessene», sier Wenzel.
