Konferenz Digitales Credit Management
Über 160 Teilnehmer nahmen in den zwei Tagen an Workshops, Vorträgen und intensiven Projekt-Gesprächen teil. Eine Abendveranstaltung fand im Burghotel Hardenberg statt. Hochkarätige Referenten redeten über zukunftsweisende Technologien und die Herausforderungen der Zukunft. So sprachen auf der Konferenz Thomas Lallinger, Chief Executive Financial Risks bei Munich Re, ebenso wie Dr. Werner Grünewald, Managing Director bei der DKV MOBILITY SERVICES HOLDING GmbH + Co. KG und Prof. Dr. Jens Frahm vom Max-Planck-Institut für biophysikalische Chemie in Göttingen. „Aus einem jährlichen Zusammentreffen unserer Kunden hat sich inzwischen diese Konferenz entwickelt“, berichtet Dr. Martina Städtler-Schumann, die Geschäftsführerin der Prof. Schumann GmbH. „Aufgrund des stetig wachsenden Interesses haben wir im Laufe der Zeit diese Veranstaltung stärker nach außen geöffnet. Neben unseren Kunden auch für Partner und andere interessierte Unternehmen. Von diesem so entstandenen, breiten Austausch profitieren alle“, erzählt die Geschäftsführerin weiter.
Digitale Revolution?
Die Herausforderungen der Digitalisierung für das Credit Management standen im Fokus der Konferenz. Digitalisierung ist in aller Munde und ist inzwischen auch vielfach als Kernaufgabe im Vorstand von Unternehmen angekommen. Es geht um die Zukunft von Unternehmen – mit neuen Leistungsangeboten, veränderten Geschäftsprozessen und sogar neuen Geschäftsmodellen. Diskutiert wurde die Frage, ob von einer digitalen Revolution oder doch eher von einer digitalen Evolution gesprochen werden kann. Einig war man sich, dass Digitalisierung für das Credit Management eher einen evolutionären denn revolutionären Prozess darstellt. So kann Big Data im B2C-Bereich zur differenzierten Analyse genutzt werden, mit Business Analytics lassen sich Prognoseansätze weiterentwickeln und zu ausgewählten Fragestellungen kann KI (Künstliche Intelligenz) den Automatisierungsgrad erhöhen und dazu beitragen, dass Entscheidungen weiter ausdifferenziert werden können. Die Flexibilität von Lösungen und medienbruchfreie arbeitsteilige Prozesse lassen sich mit modernen Workflow-Lösungen unterstützen und das damit verbundene Process Mining kann verwendet werden, um weitere Verbesserungen zu identifizieren. Plattformbasierte Organisationsformen müssen dabei vom Credit Management integriert unterstützt werden, ebenso wie erweiterte Anforderungen, z. B. bei KYC-Prozessen. „Es gibt viele Chancen, allerdings gilt es auch, bei einigem, was derzeit gehypt wird, erst einmal ruhig abzuwarten“, rät Städtler-Schumann. Hochperformante IT-Systeme wie der Credit Application Manager CAM der Prof. Schumann GmbH, sind in der Lage die Vorteile der Digitalisierung zu nutzen. „Daten allein haben keinen Wert, man muss sie managen und interpretieren und gerade im Credit Management kommt es darauf an, sie am Ende in eine Entscheidung zu überführen. Und dazu bieten wir die passende Software Unterstützung“, erklärt Städtler-Schumann.
Moderne IT Unterstützung
Mit CAM bietet die Prof. Schumann GmbH webbasierte, flexible und modulare Credit Management Software. CAM ist ein verlässliches Frühwarnsystem, das auch WKV-Prozesse automatisiert und eine Bonitätsbeurteilung unter Berücksichtigung externer und interner Informationen vornimmt. Unternehmen können ihre Workflows gemäß ihrer individuellen Kreditpolitik automatisieren. Die Effizienz und Effektivität des Credit Managements wird gesteigert und Kosten werden nachhaltig gesenkt. Dies schafft neue Potenziale im Vertrieb und hat positive Auswirkungen auf die Zusammenarbeit zwischen Credit Management und Vertrieb. Städtler-Schumann resümiert: „Unsere Kunden sind mit CAM für alle Herausforderungen der Digitalisierung gut aufgestellt. Und natürlich entwickeln wir uns und unsere Produkte kontinuierlich weiter. Die rege Teilnahme an der Konferenz zeigt uns, dass wir auf die richtigen Themen setzen und unsere Kunden uns vertrauen, ihre Herausforderungen in erfolgreiche Lösungen umzusetzen.“
Die nächste Konferenz findet im September 2019 wieder in Göttingen statt.
