Forderungsmanagement Herausforderungen und Chancen Dr. Ulrich Wiesner Lead Consultant, Analytic Business Consulting FICO 11. November 2010

Agenda Worum geht es? Vermeiden von Risikokosten! Operative Aspekte © 2010 Fair Isaac Corporation. 2 Agenda Worum geht es? Vermeiden von Risikokosten! Operative Aspekte Analytik im Forderungsmanagement

Verwaltungs- und Risikokosten im Vergleich 1 Verwaltungs- und Risikokosten im Vergleich 1.819 Institute in Deutschland 28.9 Mrd. 33.7 Mrd. 44.9 Mrd. Quelle: Deutsche Bundesbank. Basis 2009: 1.819 Institute. *) Abschreibungen und Wertberichtigungen auf Forderungen und Zuführungen zu Rückstellungen im Kreditgeschäft

Risikokosten, Verwaltungskosten und Ergebnis ausgewählter Banken – Geschäftsjahr 2009 Mio. € Risikokosten Mio. € Verwaltungskosten 2864 Quelle: Geschäftsbericht 2009 der jeweiligen Bank

Risikokosten und Forderungsmanagement Forderungsmanagement heißt: Risikokosten vermeiden Mehr als nur eine operative Herausforderung Erfolg und Misserfolg sind höchst ergebnisrelevant Primäre Steuergröße: Risikokosten, nicht operative Kosten Sach- und Personalkosten im Forderungs-management Risiko-kosten 1:5 1:10 1:20

Cash Collected vs. Provision Rückstellungen Cash Collected ist kein gutes Maß für den Erfolg: Kein Anreiz zur Vermeidung von Rückstellungen Fokussierung auf einfaches Geld Erste Rate Rückstand, eingehende Anrufe, nicht fällige Beträge

Operative Aspekte

Forderungsmanagement – Relevante Aspekte

Organisation

Mitarbeiter Klare, verständliche Zuständigkeiten und Zielvorgaben Bonusschema basierend auf zurückgeführten Salden Feste Kundenzuordnung im späten FM Bedarfsgesteuerte, monatliche Kapazitätsplanung Fokus auf das Kundengespräch – Entlastung von administrativen Aufgaben Spezialisierung und Training Wissensmanagement: Die Effektivität der erfahrenen Mitarbeiter wird durch das Anlernen von neuen Mitarbeitern beeinträchtigt

Technologie Collections-Software Flexible Prozesssteuerung Automatische Überwachung Entlastung von manuellen Tätigkeiten Strategischer (nicht ausschließlicher) Einsatz eines Predictive Dialers Innovative Technologien – Spracherkennung, SMS Echtzeit-Bezahlmöglichkeit Folgen unzureichende Technologie-Unterstützung: Mitarbeiter ertrinken in administrativen Tätigkeiten, Kein Fokus auf Kundenkontakt möglich Keine angemessene Berücksichtigung der Risiko-Situation

Strategie Effektive Nutzung begrenzter Ressourcen: Risikobasierte Segmentierung Berücksichtigung verfügbarer Informationen Champion-Challenger Alles über einen Kamm – alle Kunden werden gleich behandelt, keine oder begrenzte operative Segmentierung Kein oder eingeschränkter Einsatz von analytischen Methoden: Verfügbare Kundendaten werden nicht für Entscheidungen und zum Priorisieren herangezogen

Prozess Operative Segmentierung und Intensität Mit der Rückstandsklasse zunehmende Auswahl alternativer Rückführungsmöglichkeiten Entlastung von administrativen und sachfremden Tätigkeiten Robuste Prozesse für Non-Starters Fehlende Kontaktdaten Kunden, die nicht erreicht werden Blindes Vertrauen in Powerdialler – Nettokontaktraten von 10% sind üblich, aber was passiert mit den 90 Prozent der Kunden, die Sie nicht erreichen?

Steuerung Kennzahlen, die Transparenter Ergebnisbeitrag auf operative Ziele abgestimmt sind Effizienz und Effektivität gleichermaßen gerecht werden Transparenter Ergebnisbeitrag Verantwortung für Ergebnisse gemeinsam mit Risiko- und Produktverantwortlichen Höhere Produktivität führt nicht notwendigerweise zu besseren Ergebnissen Produktivität ist ausschließliches Erfolgskriterium (z.B. Dialler in allen Rückstandsegmenten) Produktivitätsfokus kann die Kundenzufriedenheit beeinträchtigen und zum Verlust von Kunden führen Welche Stellfaktoren beeinflussen das Ergebnis? Wird das Geld im frühen oder späten FM eingesammelt? Wie sind die Trends? Steigen die Zahlungseingänge im gleichen Maß wie die Außenstände? Penetration statt Kundenkontakte

Analytik im Forderungsmanagement

Frühes Forderungs-management InterACT 2008 Ziele Frühes Forderungs-management Spätes Forderungsm. Beitreibung 30 60 90 120 150 180 1. Platzierung 2. Platz. Kündigung Situation bereinigen Verschlechterung verhindern Kundenzufriedenheit erhalten Stückzahlen bewältigen Lösungen finden Kündigung vermeiden Verluste begrenzen Beitreibungsergebnis verbessern Kosten kontrollieren Ziele

Frühes Forderungs-management InterACT 2008 Entscheidungen Frühes Forderungs-management Spätes Forderungsm. Beitreibung 30 60 90 120 150 180 1. Platzierung 2. Platz. Kündigung Kunden kontaktieren: Wen? Wie? Wann? Geeignete Lösung Stundung? Prolongation? Vergleich? Vorzeitige Abgabe/ Kündigung? Abgabe an wen? (welcher Dienstleister oder Anwalt) Forderungsverkauf? (für welchen Betrag) Entscheidungen

Vorhersage- modelle / Scores InterACT 2007 Roadmap Analytik Profiling & Segmentierung Vorhersage- modelle / Scores Mehrdimensionale Modelle Entscheidungs- Optimierung X Hoch Grobe Segmentierung auf Basis von Kundenmerkmalen Sortierung in einer Dimension Mikrosegmentierung durch Matrixbildung mit zwei oder drei Vorhersagemodellen Integration aller Vorhersage- Dimensionen in ein Entscheidungsnetzwerk Optimale Maßnahme für jedes Konto unter Berücksichtigung der gegebenen Rahmen- bedingungen Leistung

Wo steht Ihr Unternehmen? InterACT 2007 Wo steht Ihr Unternehmen? Optimierte Strategien Maßnahme-Segmente Daten-intensität Dynamische Modelle Datenbasierte Strategien Statische Modelle Erfahrungsbasierte Strategien Profiling & Segmentierung Vorhersage- modelle / Scores Mehrdimensionale Abwägung Entscheidungs- optimierung

Beispiel: Kontaktaufnahme 6. Schritt Strategie-Optimierung Kontaktaufnahme Wen? Wie? Wann? 5. Schritt Verwendung von Maßnahmesegmenten 4. Schritt Entwicklung datenbasierter Strategien 3. Schritt Entwicklung effektiver Strategien 2. Schritt Vorhersagegenauigkeit verbessern 1. Schritt Verwendung von Scores 1. Schritt Verwendung von Scores

1. Schritt: Priorisieren mithilfe eines Scores Strategie-Optimierung Verwenden eines Scores Höchster Saldo ≠ höchstes Risiko Höchster Saldo ≠ höchste Zahlungswahrscheinlichkeit Richtiges Priorisieren der Kontaktaufnahme kann die Risikosituation verbessern 5. Schritt Verwendung von Maßnahmesegmenten 4. Schritt Entwicklung datenbasierter Strategien 3. Schritt Entwicklung effektiver Strategien 2. Schritt Vorhersagegenauigkeit verbessern Ein Anfang: Vorkonfigurierte Score-Karte oder Risiko-Score aus dem Kundenmanagement 1. Schritt Verwendung von Scores 1. Schritt Verwendung von Scores

2. Schritt: Vorhersagegenauigkeit verbessern Strategie-Optimierung Verbessern der Vorhersagegenauigkeit Score-Qualität → Qualität der Segmentierung Vermeiden unnötiger Kontaktaufnahme Angemessene Prioritäten 5. Schritt Verwendung von Maßnahmesegmenten 4. Schritt Entwicklung datenbasierter Strategien 3. Schritt Entwicklung effektiver Strategien Segmente für hohes Risiko und Selbstheiler Collection Scores vs Behaviour Scores aus Kundenmanagement Unternehmensspezifische Scores vs Branchenscores Verbesserte Resultate durch: Spezifische Scores für das Forderungsmanagement Unternehmensspezifische Modelle Zusätzliche Datenattribute Überwachung und wiederholtes Trainieren der Modelle 2. Schritt Vorhersagegenauigkeit verbessern 1. Schritt Verwendung von Scores 1. Schritt Verwendung von Scores

2. Schritt: Vorhersagegenauigkeit verbessern Anwendungsbeispiel: No-Contact-Strategie, 1 Rate Rückstand Top 15% des Portfolios werden nicht kontaktiert Standard-Risiko-Score vs. Collections-Score 1 Rate Rückstand 50.000 Konten Standard Risiko-Score Obere 15% Untere 85% Spezifischer Collections- Score Obere 15% # Konten 3941 (7.9%) 3601 (7.2%) Ausfallrate 0.22% 0.70% Rollrate 2.16% 4.07% Untere 85% 38857 (77.7%) 5.22% 7.67% 7.16% 15.43% 48% der Konten im Segment „keine Kontaktierung“ werden getauscht Ausfallrate in Top 15% sinkt um über 80% (von 2.6% auf 0.45%) Rollrate in Top 15% sinkt um ein Drittel (von 4.6% auf 3.1%)

3. Schritt: Entwicklung effektiver Strategien Strategie-Optimierung Stratgie-Entscheidung: Kontaktaufnahme Wen? Wie? Wann? Stategie-Ziele: Effektivitätsreserven heben Potential des Portfolios maximieren 5. Schritt Verwendung von Maßnahmesegmenten 4. Schritt Entwicklung datenbasierter Strategien 3. Schritt Entwicklung effektiver Strategien 2. Schritt Vorhersagegenauigkeit verbessern Champion-Challenger: Quantitativer Vergleich des Erfolgs alternativer Strategie-Ansätze Fortlaufende Optimierung des gewählten Ansatzes 1. Schritt Verwendung von Scores 1. Schritt Verwendung von Scores

4. Schritt: Datenbasierte Strategien Strategie-Optimierung Optimierung Ihrer Strategien durch die Auswertung historischer Daten Nahtlose Integration von Fachwissen mit datenbasierten Entscheidungen 5. Schritt Verwendung von Maßnahmesegmenten 4. Schritt Entwicklung datenbasierter Strategien Typische Attribute Saldo Collection Score Gesamtobligo Schlechtester Collection Score Saldo auf Guthabenkonten Rückstandsklasse Kunde seit Rückstandstage Konto seit Höchste Rückstandsklasse in letzen12 Monaten Zahlungsversprechen 3. Schritt Entwicklung effektiver Strategien 2. Schritt Vorhersagegenauigkeit verbessern 1. Schritt Verwendung von Scores 1. Schritt Verwendung von Scores Beschleunigte Optimierung der Strategien durch Einsatz datenbasierter Strategien

4. Schritt: Datenbasierte Strategien Kosten und Nutzen abstimmen Vorgabe möglicher Maßnahmen durch Fachexperten Entwicklung der Stategie in Segmenten Buckets 1, 2, Anruf/Brief/Keine Maßnahme Besserer Einsatz knapper Ressourcen Höhere Heilungsraten Reduzierte Risikokosten

5. Schritt: Einführung von Maßnahme-Segmenten Strategie-Optimierung Berücksichtigt die mögliche Reaktion auf Ihre Maßnahme Berücksichtigt Erkenntnisse über mögliches Kundenverhalten in Ergänzung zu existierenden Modellen oder Segmenten 5. Schritt Verwendung von Maßnahmesegmenten 4. Schritt Entwicklung datenbasierter Strategien 3. Schritt Entwicklung effektiver Strategien 2. Schritt Vorhersagegenauigkeit verbessern 1. Schritt Verwendung von Scores 1. Schritt Verwendung von Scores Bessere Ergebnisse durch Segmentierung von Maßnahme/Reaktion in Maßnahme-Segmente

Was sind Maßnahme-Segmente? Methode zur Identifizierung von Kundengruppen die ähnlich auf bestimmte Maßnahmen reagieren Maßnahmen Kenngrößen Brief Cash Collected Anruf Heilungsrate Ton: erinnernd, freundlich, fordernd Rollrate Stundungsangebot Kündigungsrate Aktion Reaktion

6. Schritt: Strategie-Optimierung Entscheidungsmodellierung Optimierung und Simulation Interpretation 5. Schritt Verwendung von Maßnahmesegmenten 4. Schritt Entwicklung datenbasierter Strategien 3. Schritt Entwicklung effektiver Strategien Entscheidungsmodellierung – Mathematische Zusammenhänge zwischen Maßnahme-Optionen, Reaktionen und Profitabilität Optimierung und Simulation – Identifikation optimaler Szenarios unter Berücksichtigung mehrerer Ziele und Einschränkungen. Progonostik für zukünftige Entwicklung Interpretation – Verstehen der Schlüsselgrößen für Profitabilität und Identifikation von versteckten Reserven 2. Schritt Vorhersagegenauigkeit verbessern 1. Schritt Verwendung von Scores 1. Schritt Verwendung von Scores Strategie-Optimierung kann die „große Frage“ zu optimalen Strategien und Kapazitäten beantworten

Optimierung im Forderungsmanagement Ziele Variablen Beschränkungen Entscheidungen Reaktionen Kennzahlen Kündigung Behaviour- Score Zahlungs- versprechen Umsatz Collections-Score Maßnahmen EWB Zahlungseingänge Abschreibung Kundenbindung Auskunftei-Score Rollrate Gebühren GuV Salden Anzahl Mitarbeiter Operative Kosten

Roadmap Analytik Ø Dauer Ergebnis 6-12 Monate 6. Schritt Strategie-Optimierung Ø Dauer Ergebnis 6-12 Monate 5%-30% Verbesserung gegenüber nicht-optimierten Strategien 6 Monate Verbessertes Ergebnis durch Einbeziehen möglicher Reaktionen der Kunden auf bestimmte Maßnahmen 2 Monate Verbesserte Strategien durch besseres Verständnis der Abhängigkeiten 1 Monat Fortlaufende Weiterentwicklung durch Champion/Challenger-Ansatz 4 Monate 5%-15% Verbesserung gegenüber Standard-Scores Optionen: Unternehmensspezifische Scores, Collection-Scores, Wiederholtes Trainieren der Modelle mit aktuellen Daten 1-2 Monate 15%-20% Verbesserung gegenüber freihändigen Entscheidungen Verwendung von fertigen Branchen-Scores 5. Schritt Verwendung von Maßnahmesegmenten 4. Schritt Entwicklung datenbasierter Strategien 3. Schritt Entwicklung effektiver Strategien 2. Schritt Vorhersagegenauigkeit verbessern 1. Schritt Verwendung von Scores 1. Schritt Verwendung von Scores

Fazit Fokus: Risikokosten Effizienz und Effektivität © 2010 Fair Isaac Corporation. 32 Fazit Fokus: Risikokosten Effizienz und Effektivität Operative Defizite können das Ergebnis erheblich beeinträchtigen Kleine Änderung – große Wirkung Analytik und Scoring Bessere, zielgerichtete Maßnahmen Effektiver Einsatz knapper Ressourcen

Vielen Dank Dr. Ulrich Wiesner ulrichwiesner@fico.com 11. November 2010