Debiteurenprofilering met een scoringsmodel op basis van gedrag

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.

Debiteurenprofilering begrijpen

Debiteurenprofilering omvat de systematische analyse van debiteurengegevens om individuen of entiteiten in te delen op basis van factoren zoals kredietverleden, inkomen en betalingsgedrag. Debiteurenprofilering heeft overeenkomsten met kredietprofilering, maar de primaire focus ligt op het terugvorderen van reeds uitgeleend geld in plaats van op het evalueren van de geschiktheid van leningen aan individuen. 

Dit proces is van vitaal belang voor financiële instellingen, omdat het hen helpt in te schatten hoe waarschijnlijk het is dat debiteuren hun verplichtingen zullen nakomen en omdat het de basis vormt voor besluitvormingsprocessen rond zaken als kredietverlenging en schuldinvorderingsstrategieën. 

Een inleiding tot scoringsmodellen op basis van gedrag

Tot voor kort vertrouwden traditionele methoden voor het opstellen van debiteurenprofielen meestal op statische gegevenspunten zoals kredietscores en inkomensniveaus, waardoor een beperkt inzicht werd verkregen in het gedrag van debiteuren. Gedragsscoremodellen vertegenwoordigen echter een paradigmaverschuiving in debiteurenprofilering omdat ze dynamische gedragsgegevens in de analyse opnemen. In tegenstelling tot traditionele modellen die alleen vertrouwen op statische informatie, zijn scoringsmodellen op basis van gedrag beter in staat om in de loop van de tijd te veranderen en kunnen daarom nauwkeuriger weergeven hoe een debiteur waarschijnlijk op dat moment zal reageren. 

Inleiding tot het gedragsscoremodel van receeve

receeve - een toonaangevend incassoplatform - biedt een belangrijk voorbeeld van een behavioral scoring model in schuldbeheer. De aankomende toevoeging aan ons systeem zal een behavioral scoring tool bevatten om incassoteams en incassobureaus te voorzien van onschatbare inzichten in het gedrag van debiteuren.

De onderdelen van een receeve debiteurenprofiel opgebouwd met het scoringsinstrument voor gedrag

De kern van onze scoringstool voor gedrag bestaat uit twee belangrijke onderdelen: de score 'Waarschijnlijkheid van terugbetaling' en de score 'Waarschijnlijkheid van zelfbediening'. Laten we elk van deze scores nu eens nader bekijken:

"Waarschijnlijkheid van terugbetaling" score

De 'Probability of Repayment'-score beoordeelt de waarschijnlijkheid dat een schuldenaar zijn aflossingsverplichtingen nakomt en niet in gebreke blijft bij het aflossen van een schuld, op basis van een reeks relevante factoren. De score houdt rekening met verschillende factoren zoals de betalingsgeschiedenis, het kredietgebruik, de werkstatus en het uitstaande schuldbedrag van de debiteur. Een debiteur die in het verleden bijvoorbeeld consequent op tijd heeft betaald en een lage schuld-inkomensratio heeft, zou het volgende kunnen doen 

een hoge waarschijnlijkheid van terugbetalingsscore krijgen.

"Waarschijnlijkheid van zelfbediening" score

De score 'Waarschijnlijkheid van selfservice' beoordeelt de neiging van de schuldenaar om gebruik te maken van selfservicetools en -middelen voor schuldenbeheer en op eigen initiatief actie te ondernemen om zijn schuld af te lossen. Bij deze score kan rekening worden gehouden met eerdere interacties van de debiteur met selfserviceplatforms, zoals inloggen op een online rekening om het saldo te controleren of het initiëren van een betaling zonder hulp. Een debiteur die vaak selfservicetools gebruikt om zijn schuld te beheren en proactief stappen onderneemt om uitstaande saldi op te lossen, kan een hoge kans hebben op een selfservicescore.

Voordelen van het gebruik van een gedragsscoremodel bij debiteurenprofilering

Het gebruik van gedragsscoremodellen biedt een groot aantal voordelen voor financiële instellingen, debiteuren en crediteuren.

Beter geïnformeerde besluitvorming en strategieontwikkeling

Door gedragsgegevens op te nemen in de analyse maken deze modellen nauwkeurigere risicobeoordelingen mogelijk, wat leidt tot beter geïnformeerde besluitvormingsprocessen en effectievere schuldbeheerstrategieën.

Een meer persoonlijke aanpak van incasso voor de debiteur

Voor debiteuren maken gedragsscoremodellen een meer persoonlijke en gestroomlijnde ervaring met schuldaflossing mogelijk.

Verbeterde terugvorderingspercentages en lagere DSO

Hoe beter je je interacties afstemt op de voorkeuren van klanten door middel van op maat gemaakte incassotactieken of benaderingen, hoe groter de kans dat ze sneller en vaker zullen betalen. Dit leidt tot betere inningspercentages en minder Days Sales Outstanding (DSO).

Meer leren over receeve

Op onze website vindt u een reeks waardevolle informatiebronnen die inzicht geven in ons incassoplatform en het vermogen ervan om de efficiëntie van uw incasso-activiteiten te verbeteren. In het gedeelte 'platform' van het menu vindt u speciale informatiepagina's voor elke belangrijke functie van receeve. Bovendien hebben we pagina's samengesteld die zijn afgestemd op de verschillende branches die receeve ondersteunt, variërend van incassobureaus tot alternatieve kredietverstrekkers en entiteiten die gebruikmaken van een 'buy now, pay later'-model.

Vergeet voor nog meer informatie niet om de andere berichten in onze insights hub te bekijken - of om meer te weten te komen over het leven op receeve, neem een kijkje op de vier pagina's onder het bedrijfsgedeelte van het menu.

Als u meer wilt weten over hoe receeve's behavioral scoring model uw schuldbeheerstrategieën ten goede kan komen, neem dan contact met ons op.