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Scoring-Modelle im Forderungsmanagement
8 0 %
6 0 %
4 0 %
2 0 %
Optimale
Prognosegüte
Interne
Kundendaten
Wirtsctiafts-
auskunftei
1
Wirtsctiafts-
auskunftei 2 /
Externer Datenpool
Abb. 2: Trennfähigkeit eines Scoring-Modells in Abhängigkeit von der Datenbasis
Regel um die Watirsctieinlictikeit, mit der ein
Kunde seine Forderungen gegenüber dem
Unternehmen begleicht.
Basis des Credit-Scorings bilden bestimmte
Kundenmerkmale, für die imRahmen der stati–
stischen Datenanalyse ein signifikanter Einfluss
auf die Forderungsaustallwahrscheinlichkeit
identifiziert wurde. Diese Kundenmerkmale, die
sowohl qualitativer als auch quantitativer Natur
sein können, werden je nach Stärke ihres Ein–
flusses auf die Forderungsausfallwahrschein–
lichkeit mit Punkten versehen und in einer so
genannten Score-Card hinterlegt. Die in der
Score-Card enthaltenen Kundenmerkmale,
38
2AM.
^
2 5
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2 0
1
1 5
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S2
1 0
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0
0 - 5 0
5 1 - 1 0 0
1 0 1 - 1 5 0
1 5 1 - 2 0 0
2 0 0 - 2 5 0
2 5 1 - 4 0 0
Scoring-Intervalle
Risikoklasse
Abb.
3:
Risikoklassen-Bildung
ONTROUER