Schuldnerprofilierung mit einem verhaltensbasierten Scoring-Modell
In the realm of financial management, understanding debtor behavior is paramount to ensuring healthy cash flows and minimizing risks. Debtor profiling, the process of analyzing and categorizing debtors based on various characteristics, plays a crucial role in this endeavor. Traditionally, debtor profiling has relied on basic demographic and financial data to assess risk and predict repayment patterns. However, with the advent of behavioral scoring models, behavioral credit scoring - a more nuanced and predictive approach - is now possible.
Verständnis des Schuldnerprofils
Das Debtor Profiling umfasst die systematische Analyse von Schuldnerdaten, um Einzelpersonen oder Unternehmen anhand von Faktoren wie Kredithistorie, Einkommen und Zahlungsverhalten zu kategorisieren. Das Debtor Profiling weist Ähnlichkeiten mit dem Credit Profiling auf, konzentriert sich aber in erster Linie darauf, bereits verliehenes Geld zurückzubekommen und nicht darauf, die Eignung der Kreditvergabe an Einzelpersonen zu bewerten.
Dieser Prozess ist für Finanzinstitute von entscheidender Bedeutung, da er ihnen hilft, die Wahrscheinlichkeit einzuschätzen, dass Schuldner ihren Verpflichtungen nachkommen, und die Entscheidungsprozesse in Bezug auf Dinge wie Kreditverlängerungen und Strategien zur Eintreibung von Forderungen zu unterstützen.
Eine Einführung in Verhaltensbewertungsmodelle
Bis vor kurzem haben sich herkömmliche Methoden zur Erstellung von Schuldnerprofilen in der Regel auf statische Daten wie Kreditscores und Einkommensniveaus gestützt, die nur ein begrenztes Verständnis des Schuldnerverhaltens ermöglichen. Verhaltensbasierte Scoring-Modelle stellen jedoch einen Paradigmenwechsel bei der Erstellung von Schuldnerprofilen dar, da sie dynamische Verhaltensdaten in die Analyse einbeziehen. Im Gegensatz zu herkömmlichen Modellen, die sich ausschließlich auf statische Informationen stützen, können sich verhaltensorientierte Scoring-Modelle im Laufe der Zeit besser verändern und daher genauer widerspiegeln, wie ein Schuldner im Moment wahrscheinlich reagieren wird.
Einführung in receeve's Verhaltensbewertungsmodell
receeve - a leading debt collections platform - provides a key example of a behavioral scoring model in debt management. The upcoming addition to our system will feature a behavioral scoring tool to provide collections teams and agencies with invaluable insights into debtor behavior.
Die Komponenten eines receeve Schuldnerprofils, das mit dem Verhaltensscoring-Tool erstellt wurde
Das Herzstück unseres Verhaltensscoring-Tools sind zwei Schlüsselkomponenten: die Bewertung "Rückzahlungswahrscheinlichkeit" und die Bewertung "Wahrscheinlichkeit der Selbstbedienung". Lassen Sie uns nun einen genaueren Blick auf jeden dieser Werte werfen:
Bewertung "Wahrscheinlichkeit der Rückzahlung".
Der Score 'Rückzahlungswahrscheinlichkeit' bewertet die Wahrscheinlichkeit, dass ein Schuldner seinen Rückzahlungsverpflichtungen nachkommt und einen Zahlungsausfall vermeidet, auf der Grundlage einer Reihe relevanter Faktoren. Der Score berücksichtigt verschiedene Faktoren wie das Zahlungsverhalten des Schuldners, die Kreditnutzung, den Beschäftigungsstatus und die Höhe der ausstehenden Schulden. Ein Schuldner, der in der Vergangenheit stets pünktliche Zahlungen geleistet hat und ein niedriges Verhältnis zwischen Schulden und Einkommen aufweist, könnte zum Beispiel
eine hohe Rückzahlungswahrscheinlichkeit erhalten.
"Bewertung "Wahrscheinlichkeit der Selbstbedienung
Der Wert "Wahrscheinlichkeit der Selbstbedienung" bewertet die Neigung des Schuldners, sich mit Selbstbedienungs-Tools und -Ressourcen für das Schuldenmanagement zu befassen und aus eigener Initiative Maßnahmen zu ergreifen, um seine Schulden zu begleichen. Dieser Wert kann die bisherigen Interaktionen des Schuldners mit Selbstbedienungsplattformen berücksichtigen, wie z.B. das Einloggen in ein Online-Konto, um den Kontostand zu überprüfen oder eine Zahlung ohne Hilfe zu veranlassen. Ein Schuldner, der häufig Selbstbedienungstools zur Verwaltung seiner Schulden nutzt und proaktiv Schritte unternimmt, um offene Rechnungen zu begleichen, kann eine hohe Wahrscheinlichkeit für einen Selbstbedienungs-Score erhalten.
Vorteile der Verwendung eines Verhaltensscoring-Modells bei der Erstellung von Schuldnerprofilen
Die Einführung von verhaltensorientierten Scoring-Modellen bietet eine Vielzahl von Vorteilen für Finanzinstitute, Schuldner und Gläubiger gleichermaßen.
Besser informierte Entscheidungsfindung und Strategieentwicklung
Durch die Einbeziehung von Verhaltensdaten in die Analyse ermöglichen diese Modelle genauere Risikobewertungen, was zu besser informierten Entscheidungsprozessen und effektiveren Strategien für das Schuldenmanagement führt.
A more personalized approach to collections for the debtor
Für Schuldner ermöglichen verhaltensbasierte Scoring-Modelle eine individuellere und effizientere Schuldenrückzahlung.
Verbesserte Einziehungsraten und geringere DSO
The better you align your interactions with customers' preferences through tailored collections tactics or approaches, the higher the likelihood they'll make payments promptly and more frequently. This leads to improved recovery rates and reduced Days Sales Outstanding (DSO).
Erfahren Sie mehr über receeve
Our website hosts a range of valuable resources aimed at providing insights into our debt collection platform and its capacity to enhance the efficiency of your debt collection operations. Under the 'platform' section of the menu, you'll discover dedicated information pages for each major feature of receeve. Furthermore, we have curated pages tailored to various industries that receeve supports, ranging from collections agencies to alternative lenders and entities using a ‘buy now, pay later’ model.
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