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AI & BI Use-Case · Industrial AI

Kreditrisiko-Scoring

Ausfallrisiken frühzeitig erkennen.

Use-Case bewerten lassenAlle Use-Cases
Worum es geht

Das Kreditrisiko-Scoring analysiert Zahlungsverhalten, Bilanzdaten und Marktinformationen, um das Ausfallrisiko von Kunden und Geschäftspartnern zu bewerten.

  • Geringeres Risiko
  • Bessere Entscheidungen
  • Mehr Transparenz
Business Case & ROI
−20 %

Ausfälle

−15 %

Risikovorsorge

6–9 Mon.

Amortisation

+10 %

Vorhersagegenauigkeit

Berechnet aus vermiedenen Forderungsausfällen und optimiertem Kreditlimits-Management.

Unser Vorgehen
  1. 01

    Datenintegration

    Daten aus ERP, MES und weiteren Quellen für Kreditrisiko-Scoring zusammenführen.

  2. 02

    Datenqualität

    Daten bereinigen, harmonisieren und auf Plausibilität prüfen.

  3. 03

    Modellentwicklung

    Kreditrisiko-Scoring-Modell auf historischen Daten trainieren und validieren.

  4. 04

    Pilot

    Kreditrisiko-Scoring in einem Bereich erproben und Feedback einholen.

  5. 05

    Rollout

    Lösung skalieren und in operative Prozesse integrieren.

5

Schritte

6

Datenquellen

4

Stakeholder

Vom ersten Datenzugriff bis zum produktiven Betrieb – jeder Schritt liefert ein greifbares Zwischenergebnis.

Welche Daten wir brauchen

Finanzdaten

Kostenstellen, Budgets, Cashflows und Rechnungen.

Kundendaten

Verträge, Vorgänge und Kommunikation.

ERP-Daten

Stammdaten und Transaktionsdaten aus dem ERP.

Dokumente

Lastenhefte, Angebote, Verträge und Berichte.

Verkaufsdaten

Aufträge, Umsatz, Kanäle und Kundenfeedback.

Lieferketten-Daten

Bestände, Transporte und Risikoindikatoren.

Stakeholder

  • CFO

    Erhält verlässliche Finanz- und Risikokennzahlen.

  • Controlling

    Quantifiziert Effekte und unterstützt Budgetierung.

  • Vertrieb

    Nutzt datenbasierte Preis- und Vertriebssteuerung.

  • IT

    Baut auf einer skalierbaren und sicheren Dateninfrastruktur.

Typische Mehrwerte
01

Geringeres Risiko

02

Bessere Entscheidungen

03

Mehr Transparenz

04

Kostensenkung

05

Einfachere Compliance

Hebel der Datenplattform

Mit sauberer Dateninfrastruktur wird dieser Use-Case schneller, günstiger und stabiler.

Zentrale Datenplattform

Echtzeit-Datenintegration

Skalierbare Analyse-Pipelines

Wiederverwendbare Datenprodukte

Datenplattform aufbauen →
Synergien & positive Nebeneffekte

Automatisierte Berichte

Kennzahlen werden ohne manuellen Aufwand bereitgestellt.

Bedarfsprognose

Datenfluss ermöglicht präzisere Prognosen.

BI-Reporting

Kennzahlen werden in Dashboards bereitgestellt.

Weitere Use-Cases

Predictive Maintenance

Maschinenausfälle vorhersagen, bevor sie teuer werden.

Predictive Quality

Ausschuss erkennen, bevor er entsteht.

Anomalieerkennung in Zeitreihen

Ungewöhnliche Muster in Maschinendaten sofort erkennen.