In 6 stappen kredietrisico’s omlaag

Bedrijven maken zichzelf te afhankelijk van kredietverzekeraars. Zij verliezen daardoor flexibiliteit en snelheid. Bovendien hebben verzekeraars de laatste jaren hun limieten aangescherpt, waardoor risico’s op leveringen toch omhoog zijn gegaan. Dat laatste is ook de reden waarom bedrijven de kredietanalyse liever zelf willen doen. Logisch, want alle risico’s die je zelf in kaart kunt brengen en onder controle hebt, hoef je niet te verzekeren. 

Maar dat zijn niet de enige voordelen. Banken zien graag dat organisaties werken met een kredietverzekeraar, maar hebben ook graag dat bedrijven controle hebben over hun eigen debiteurenproces. Bovendien vergroot het in eigen huis halen van het credit risk-proces de mogelijkheden om betere relaties met klanten aan te gaan doordat de beslissingen veel transparanter en sneller kunnen worden genomen. Er is nog altijd een rol voor kredietverzekeraars, maar het is zinvol om een aantal processen die altijd aan de verzekeraar werden overgelaten, vanaf nu zelf te doen. Maar hoe?

Veel meer dan vroeger willen bedrijven zelf ‘in control’ zijn waar het hun kredietrisico’s betreft. De rol van de kredietverzekeraars is hier debet aan. Want wat als een externe partij – de verzekeraar – de limieten verlaagt of zelfs intrekt en adviseert geen zaken te doen met een klant? Zoiets verstoort de samenwerking met belangrijke business partners. 

Het is ook helemaal niet nodig, tenminste niet wanneer je het zelf kunt managen. Niet alleen vanuit een risicoperspectief is het zelf managen van kredietrisico’s interessant, maar ook vanuit een financieringsperspectief. Banken zien graag dat bedrijven controle hebben over hun debiteurenproces. Een kredietverzekering draagt daar in hun ogen aan bij, maar je kunt nog strakker met de bank onderhandelen over financiering wanneer je credit risk zelf strak hebt ingeregeld.

Beter inzicht in kredietrisico’s vergroot de mogelijkheden om een constructieve dialoog met een klant aan te gaan. Het is interessant om meer informatie te verkrijgen over de specifieke risico’s dan alleen de ‘rode vlag’ die de kredietverzekeraar afgeeft over een debiteur. Zo kun je als leverancier ook zelf het proces van risicobeoordeling transparant maken naar deze stakeholder. Parameters kunnen dan misschien op rood staan, maar inzicht zorgt voor een bepaalde dialoog met de debiteur. 

Over de voorwaarden waaronder levering toch kan plaatsvinden en over hoe je samen de continuïteit voor de toekomst kunt bewaken. Vroeger waren bedrijven afhankelijk van de kredietverzekeraar, maar nu willen zij zelf beslissingen kunnen nemen waarmee zij hun verantwoordelijkheid in het credit risk-proces oppakken en het gesprek met de klant aangaan.

Niemand weet meer van jouw klanten dan jouw eigen organisatie, veel meer dan de kredietverzekeraar. Informatie komt onder meer uit eigen betaalgegevens en uit marktkennis. De kunst is om die informatie bij elkaar te krijgen en daarop te acteren. Dat kost uiteraard tijd, geld en moeite, maar het is wel heel logisch om het zelf te doen. Eigenlijk is het heel gek dat die rol lange tijd grotendeels elders lag. 

___________________________________________________________________________________
Credit Catalyst: een dynamisch credit risk platform

De rol van de kredietverzekeraars komt deels voort uit hun positie in de financierings- en risicoketen; een organisatie heeft behoefte om financiering te krijgen, de banken vragen vervolgens om een kredietverzekeraar en de kredietverzekeraar stelt eisen over acceptabele risico’s. Zo is de keten compleet. Kredietverzekeraars hebben ook zeker hun nut, maar dek dan alleen de grootste risico’s af door middel van een kredietverzekering, want sommige risico’s zijn simpelweg te groot om alleen zelf te dragen. Bijvoorbeeld het risico dat de allergrootste klant omvalt, of een omvangrijke order onbetaald blijft. 

Alles zelf doen: het klinkt goed, maar hoe kom je tot de juiste beslissingen? Betrouwbare informatie is essentieel en daarom begint dit proces met datamanagement. Is er bijvoorbeeld sprake van dubbelingen in systemen? Kloppen adressen van debiteuren nog wel? En zijn de btw-nummers geregistreerd? Dit is de basisinformatie waar de allereerste check op gedaan moet worden. En om dat te doen moet er in jouw systems of record een duidelijk identificatienummer zijn van het betreffende bedrijf, waaronder data is samengevoegd. 

Deze informatie is ook te koppelen met datadiensten en Business Intelligence uit externe bronnen waarin kredietrisico’s in kaart zijn gebracht, bijvoorbeeld marktinformatie. Als dit alles op z’n plek staat, dan weet je wie je klanten zijn en in welke categorie er risico zit. Meestal gaat hier de ‘80/20-regel’ op, waarbij het risico voornamelijk bij 20 procent van de debiteuren. zit. Zo focus je alvast op de klanten met de grootste risico’s. 

Om tot een uniforme beoordeling te komen, moet informatie uit verschillende bronnen gecombineerd worden. Informatie uit de eigen data (financiële data, data over eigendomsverhoudingen, landen, branches, posities van klanten en betalingsgedrag), maar ook externe datadiensten en Business Intelligence. Heb je dat eenmaal in kaart, dan kun je daarmee modellen ontwikkelen. Dit is iets dat ook rustig uitbesteed kan worden, net als het doorontwikkelen en het voortdurend kalibreren van het model. 

Dat laatste is belangrijk, want in de praktijk werken veel bedrijven met beslisbomen uit pakweg 2006. Deze zijn vaak niet meer accuraat, want markten veranderen immers voortdurend. Het verzamelen van informatie uit diverse bronnen en het ontwikkelen en doorontwikkelen van modellen is misschien in eerste instantie arbeidsintensief, maar het levert tegelijk ook veel betere inzichten op. Want uiteindelijk is je doel wel om de 80/20 uit elkaar te halen en een model dat ook aansluit bij de behoefte van de salesafdeling. Dus geen ‘orderblocks’, maar een kapstok om de dialoog met de klant aan op te hangen.

Als alle informatie eenmaal bij elkaar gebracht is en er een model is waarmee iedereen in de organisatie aan de slag kan, dan is credit risk in de organisatie naar een hoger plan gebracht. Want dan ben je in staat om klanten individueel en vanuit portefeuilleperspectief te beschouwen en te boordelen. De risicoketen staat beter en de organisatie is in staat adequater op risico’s te reageren. Bijvoorbeeld door het verkleinen van de business bij een klant of het aanpassen van betalingstermijnen in sales, maar ook in debiteurenbeheer. 

De uitkomst van kredietrisicoanalyses moet dan wel in ERP- of debiteurensystemen zichtbaar zijn, zodat men ook op de werkvloer aan het werk kan gaan met het managen van risico. Gewijzigde financials, zoals achterblijvende betalingen of bijgestelde limieten, moeten direct in deze systemen zichtbaar zijn om te voorkomen dat er nieuwe orders uitgaan als dit niet verantwoord is. De organisatie als geheel is nu veel meer ‘in control’ wat betreft kredietrisico’s.