Artikel
Geschreven door Bobby Schuitemaker
Posted on 30-12-2015

De voordelen van geautomatiseerde kredietbeslissingen

254 keer gelezen

Welke klant geeft u krediet - en welke niet? Als u dit besluit aan uw medewerkers overlaat, kan de beslissing subjectief worden. Bovendien vraagt handwerk relatief veel tijd en is het foutgevoelig. In de praktijk zie ik dan ook dat het automatiseren van kredietbeslissingen aanzienlijke voordelen biedt, zeker voor bedrijven die veel kredietbeslissingen in korte tijd moeten nemen.

Kredietbeslissingen zonder emotie

Het menselijk brein zorgt ervoor dat we beslissingen nemen op basis van emoties, zelfs als we weten dat we ze beter kunnen uitschakelen. Finance medewerkers moeten dagelijks beslissingen nemen om orders al dan niet op rekening te laten leveren. Omdat zij ook maar mensen zijn, kan hun beslissing op basis van exact dezelfde feiten en gegevens op maandagochtend totaal anders uitvallen dan op vrijdagmiddag. Op maandagochtend hebben ze misschien nog een kater of de nasleep van een echtelijke ruzie in hun hoofd. Op vrijdagmiddag kijken ze uit naar het feest waar ze de volgende dag naartoe gaan. Het gevolg? Exact dezelfde klant krijgt op maandagochtend geen krediet - en op vrijdagmiddag wel.

Twee personen hebben twee meningen

Op dezelfde wijze kunnen twee verschillende finance medewerkers ook twee verschillende besluiten nemen. Bovendien kan de ene medewerker vooral belang hechten aan jaarrekeningen, terwijl een andere de nadruk legt op het betaalgedrag. Door dit soort subjectieve interpretaties kunnen fouten ontstaan en kunt u klanten mislopen, met alle (financiële) gevolgen van dien. Bij geautomatiseerde kredietbeslissingen leven al deze emoties en subjectieve interpretaties niet. De feiten - en niets anders dan de feiten - zorgen voor een ‘ja’ of een ‘nee’.

Sneller kredietbeslissingen nemen

Als het nemen van een kredietbeslissing handwerk is, kan dat per klant soms wel enkele uren in beslag nemen. Dit hangt af van de grootte van de order, maar uiteraard ook van hoeveel informatie beschikbaar is. Als dit voor een paar orders per week geldt, zal de finance medewerker nog genoeg tijd hebben voor andere werkzaamheden. Gaat het echter om tientallen beslissingen per dag, dan kan het geautomatiseerd nemen van kredietbeslissingen een grote tijdsbesparing opleveren - en houdt de medewerker meer tijd over voor het optimaliseren van zijn andere werkzaamheden.

Kredietbeslissingen door non-financials

Een ander voordeel van geautomatiseerde kredietbeslissingen is dat ook personen die niet financieel onderlegd zijn, kredietbeslissingen kunnen nemen. Denk aan sales medewerkers. Zij kunnen zelf alle benodigde gegevens invoeren, waarna ze direct een ‘ja’ of ‘nee’ krijgen. Zonder discussie, meningen of subjectieve interpretaties – en wederom mét een tijdsbesparing voor finance. Maar het levert ook sales een besparing op. Er zijn nog genoeg bedrijven waarvan sales medewerkers prospects benaderen die uiteindelijk niet of amper kredietwaardig blijken te zijn. Door vooraf de kredietwaardigheid van een prospect te controleren, kunnen ze zich flink wat onnodige autoritten besparen.

Oplossing van Graydon

Graydon XSellence biedt de mogelijkheid een beslisboom voor uw bedrijf te maken die door iedereen die kredietbeslissingen moet nemen kan worden toegepast. Een Graydon specialist gaat hiervoor om tafel met uw finance verantwoordelijke. Samen bekijken ze de punten op basis waarvan een klant of prospect normaliter krediet krijgt. Dit wordt vastgelegd in een digitale beslisboom, die uiteraard kan worden aangepast als blijkt dat er teveel of juist te weinig klanten worden goed- of afgekeurd. Gebruikers (van finance, sales of elke andere afdeling) kunnen vervolgens inloggen, de NAW- of KvK-gegevens van een klant of prospect invullen - en ze zien direct of op rekening mag worden geleverd en eventueel tegen welke leveringsvoorwaarden.

Meer weten?

Voor meer informatie over geautomatiseerde kredietbeslissingen en de mogelijkheden van Graydon XSellence kunt u mij altijd e-mailen op b.schuitemaker@graydon.nl.