Je bent hier:

Ziv Baida 
Dun & Bradstreet
25 augustus 2017

Credit management bestaat al… eeuwig, zo voelt het. Of ten minste sinds 1841.

Big Data is een veel nieuwer begrip. Ik neig er naar om te denken dat het een nieuwe naam is voor iets dat mensen al lang doen:

Data analyseren om waardevolle inzichten te creëren.

De kenmerken van data-analyse zijn veranderd met de ontwikkeling van informatie, we zien exponentiële groei in het volume, we zien verscheidenheid, de snelheid en veranderingen in de waarheid van de gegevens;

De zogenaamde ‘Four V’s of Big Data’ (volume, variety, velocity, veracity). Hetzelfde fenomeen geldt ook voor Credit Management.

Je vindt tegenwoordig altijd wel iemand die voor bijna niets iets kan voorspellen. Het voorspellen van faillietsementen van potentiële klanten en leveranciers. Maar vergis je niet, kwalitatieve voorspellende inzichten (predictive scores/insights) zijn geen commodity.

Hoe kan je de kwaliteit van deze voorspellende scores beoordelen? Er bestaan ​​geen harde criteria, behalve wachten en uiteindelijk een analyse doen of de voorspellingen daadwerkelijk kloppen. Dit is geen optie, want je wilt toch geen onnodige risico’s lopen met de winst en verlies van jouw onderneming?

Mijn antwoord is: net als overal in het leven, er zijn geen gratis maaltijden. Kwaliteit heeft een een prijs, de kosten van data collectie zijn een lange termijn investering, een investering in data kwaliteit (tijdigheid, volledigheid, juistheid, …) en in het creëren van inzichten. Omdat voorspellende inzichten die zijn gebaseerd op onvolledige gegevens, onjuiste gegevens, ontijdige data of gegevens die om welke reden dan ook van lage kwaliteit zijn, zijn te duur: ze leiden niet alleen tot het niet voorspellen van echte faillietsementen, maar ook tot te veel “false positives”: u zult weerhouden worden van de juiste keuzes omdat een onbekwame partij een faillietsement voorspelt van (en waardoor er geen zaken gedaan worden met) bedrijven die financieel gezond zijn.

Dit is mijn advies ook voor credit management: data kwaliteit is de sleutel tot succes, voorspellende inzichten om uw kredietrisico beheren zijn van hoge waarde. Wiens data kwaliteit vertrouw jij het meest?

Hoe verandert digitalisering de rol van de creditmanager?

Waarom zal er over 20 jaar dan geen credit manager meer zijn? Welke rol speelt digitalisering en de beschikbaarheid van data hierin? Processen automatiseren, machines – denk aan chatbots – nemen de plaats in van mensen. De credit management processen kunnen dan ook artificieel gedefinieerd worden en machinaal overgenomen worden. Hoe speelt de toekomstige credit manager hierop in?

Lees verder

Hoe credit management voor groei en innovatie kan zorgen

Richt je op groei door een obsessie voor je klant te ontwikkelen. In een tijd waarin disruptie de norm is, moeten bedrijven nieuwe manieren vinden om competitief te blijven. Een ‘obsessie voor klanten’ is het begin van dat competitief voordeel. Door de toegang tot enorme hoeveelheden klantendata, is credit management het kanaal om te werken aan een obsessie voor klanten.

Lees verder