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Wir freuen uns darauf, Sie dabei zu unterstützen, Wissen im Bereich des (Social) Media-Monitorings, der Datenanalyse oder künstlichen Intelligenz in Ihrer Organisation aufzubauen, durch:
... die (Weiter-)Entwicklung von Prozessen im Bereich der Datenanalyse und Entscheidungsfindung ...
... die Beratung hinsichtlich angemessener Datenbestände für Risikoentscheidungen ...
Analyse von Ratings, Vertriebsinformationen, Zahlungserfahrungen und Daten aus (sozialen) Medien hinsichtlich des Potentials zur Insolvenzprognose von Kunden in Kooperation mit einem führenden deutschen Maschinenbau-Unternehmen
Bis zu 72,9% der Forderungsausfälle hätten verhindert werden können, wenn Daten aus (sozialen) Medien zusätzlich zu Ratings, Jahresabschlussanalysen, Vertriebsinformationen und Zahlungserfahrungen berücksichtigt worden wären
Beim (Social) Media-Monitoring ist es ratsam, zunächst mit ausgewählten Geschäftspartnern zu beginnen, die z. B. anhand von Geschäftsvolumen, Abhängigkeit oder Ausfallrisiko selektiert werden können, um die Anzahl zu erhöhen, sobald die Daten in die Regelprozesse integriert wurden
(vgl. Mengelkamp, A.: Verringerung von Forderungsausfällen durch Integration von Daten aus (sozialen) Medien in Bonitätsprüfungsprozesse, in: van Koeverden, A.; Schneider-Maessen, J.; Da Silva, F.; Schumann, M. (Hrsg.): Bundeskongress 2024 – Strategisches Credit Management zur partnerschaftlichen Vertriebskooperation, Kleve, 2024, S. 43 – 56.)
Analyse von Social Media-Daten zur Insolvenzprognose von Zulieferbetrieben in Kooperation mit einem führenden deutschen Automobilhersteller
Lieferanten können auf Basis von Daten aus (sozialen) Medien mit bis zu 84% Genauigkeit als zukünftig solvent oder insolvent klassifiziert werden
Bei der Implementierung der Social Media-Analyse für das Lieferantenrisikomanagement wurden insbesondere Entscheidungen hinsichtlich der Eigen- oder Fremdentwicklung und des Hostings der Software, der Integration von Social-Media-Daten in bestehende Risikomanagementsysteme sowie der Berichts- und Alarmierungsprozesse getroffen.
(vgl. Vogel, C. F., Mengelkamp, A.: Bonitätsprüfung auf Basis von Daten aus sozialen Medien zur Bewertung der Lieferantenstabilität in der Automobilbranche, in: van Koeverden, A.; Schneider-Maessen, J.; Da Silva, F.; Schumann, M. (Hrsg.): Bundeskongress 2023 – In der Zeitenwende Klima, Konflikte und Kosten mit aktivem Credit Management meistern, Kleve, 2023, S. 55-75.)
Unsere Cloud-basierte Plattform für Analyse von Daten aus (sozialen) Medien ermöglicht es Unternehmen, ihre Lieferanten und Kunden zu überwachen, die Daten in Drittsysteme zu integrieren und auf ihre bestehende Systemlandschaft zurückzugreifen.
Unsere Software wird am häufigsten genutzt im:
Identifizieren Sie Risiken in Ihren Lieferketten und ergreifen Sie Gegenmaßnahmen
Analysieren Sie die Bonität Ihrer Kunden, um vollständige und pünktliche Zahlungen sicherzustellen
Nutzen Sie die aktuellsten KI-Technologien für die Analyse von Daten aus (sozialen) Medien mit Bezug zu Ihren Geschäftspartnern in Echtzeit
Profitieren Sie von unserer etablierten Reporting- und Alerting-Infrastruktur und erhalten Sie die aktuellsten Informationen mit Bezug zu Ihren Geschäftspartnern zugeschnitten auf Ihre individuellen Anforderungen
Überwinden Sie die Defizite traditioneller Informationen wie z. B. der Analyse von Jahresabschlüssen oder Zahlungserfahrungen
- Jahresabschlüsse werden in der Regel nur zeitlich verzögert veröffentlicht, repräsentieren vergangene Zeiträume und spiegeln aktuelle Entwicklungen nicht wieder
- Zahlungserfahrungen werden nur bei neuen Transaktionen aktualisiert. Im rahmen wissenschaftlicher Studien wurde nachgewiesen, dass Unternehmen z. T. Rechnungen pünktlich bezahlen, um eine integre Zahlungshistorie vorweisen zu können, aber z. B. Zahlungen an Mitarbeitene verzögerten, reduzierten oder aussetzten.
Agieren Sie durch die Nutzung unserer Software stets rechtskonform bei der Integration von Daten aus (sozialen) Medien in Ihre Risikomanagementprozesse
