Credit­­ Manager: inspirerend business-strateeg met behulp van AI

“Hoe dominant de nieuwe technologie ook is, de inbreng van de Credit Manager blijft cruciaal”, zegt Marcel Pheijffer, hoogleraar Nyenrode Business Universiteit en Universiteit Leiden. Hij benadrukt hoe belangrijk de menselijke inbreng blijft. “AI kan veel, is sterk in ontwikkeling en steeds dominanter in bedrijven aanwezig. Bedrijven gaan hierop leunen. Om dit in goede banen te leiden is het van doorslaggevend belang dat de Credit Manager de uitkomsten van AI-processen correct weet te interpreteren en deze kan vertalen naar belanghebbenden. Juist in de huidige tumultueuze ontwikkelingsfase van AI is het nodig om zowel de input, algoritmes en de output grondig te checken. Naarmate de kwaliteit van data verbetert zal die check misschien minder uitgebreid zijn, maar je zult altijd moeten blijven controleren.”

Wat Pheijffer betreft zijn er bij de toepassing van AI zowel aan de voorkant als aan de achterkant twee aandachtspunten van belang waarbij de expertise van de Credit Manager onmisbaar is. “De integriteit van de data moet beoordeeld worden. Welke data stop je in de AI-tool en wat is de kwaliteit van die data? De analyse van AI moet wel betrouwbaar zijn en dat staat of valt bij de integriteit van de data. De kwaliteit van de input bepaalt de kwaliteit van de output. Daar zal iemand op moeten toezien. En in het verlengde hiervan: wat zijn de bewerkingen van AI; kloppen de algoritmes waarop de berekeningen worden gebaseerd? Ook dat is aan de Credit Manager om goed te bewaken.”

Aan de voorkant gaat het dus om de data en het proces, aan de achterkant moet het resultaat met de juiste bril op worden beoordeeld. “Als professional zul je steeds de vraag moeten stellen of AI oplevert waar je behoefte aan hebt. Klopt het resultaat met de eigen verwachtingen en inzichten? De Credit Managers moeten zich niks op de mouw laten spelden; ze zullen zich moeten herkennen in het AI-resultaat. Is die herkenning er niet dan moet je het ook niet voor je rekening nemen. Je moet het vertrouwen. De eigen ervaring en expertise moeten steeds als peilstok worden gebruikt.”

“Als Credit Managers er op hebben toegezien dat de data in orde zijn en de algoritmes kloppen, dan zullen ze de resultaten op basis van hun professional judgement moeten vertalen naar concrete voorstellen en acties. De technische taal moeten ze begrijpelijk maken voor collega’s in de organisatie die er mee aan de slag moeten. Prachtig wat er met AI allemaal kan, maar als het niet landt in de organisatie heb je er niet veel aan. Het is aan de Credit Manager om de resultaten zo aan te leveren dat ze in de praktijk effectief te benutten zijn. Communicatievaardigheden worden nog belangrijker dan ze al waren.”

Pheijffer constateert dat Credit Managers vakmatig gewend zijn om vanuit modellen te denken en te werken. “De mogelijkheden van AI liggen in het verlengde hiervan. AI gaat dieper, verder. Op een natuurlijke manier verrijkt het de waarde van creditmanagement binnen de organisatie.”

Verkoop op krediet is van oorsprong bedoeld om de verkoop van een bedrijf te stimuleren. Oftewel: een proces om een organisatie haar strategische en commerciële doelen te laten halen. AI stelt creditmanagement in staat om nog meer toegevoegde waarde te leveren. Minder een op zichzelf staand proces, maar breder geïntegreerd in de bedrijfsprocessen. Waarbij ook de focus op de externe omgeving steeds belangrijker wordt. De beschikbaarheid van steeds meer relevante informatie zet Credit Managers ertoe aan om gegevens over de kansen en financiële risico’s bij prospects, klanten en marktsegmenten te delen met de andere afdelingen binnen het bedrijf.

Credit Managers verbreden hun aandacht en zoeken verbinding met strategische agendapunten om zo een bijdrage te leveren aan het succes van de onderneming/organisatie. Ze bieden input om de risk appetite vast te stellen die past bij de doelen van de organisatie. Ze voorzien het MT van gevraagd en ongevraagd strategisch advies. Ze spreken de taal van het bestuur en creëren inzicht waarop het management beslissingen kan baseren.

Door open en effectiever te communiceren en samen te werken, creëren Credit Managers waardevolle synergie. Aan de ene kant strategisch denken en handelen om de financiële stabiliteit en groei van de organisatie te ondersteunen, aan de andere kant proactief op zoek naar verdienkansen. Vanuit het risico-denken ontstaat een koppeling met het rendements-denken.

Was creditmanagement in het verleden vaak een eiland op zich, tegenwoordig bouwen Credit Managers aan relaties. Ze hebben veel kennis te delen. De nieuwe technologie verrijkt de inzichten die uit bedrijfsgegevens naar voren komen. Zo kan machine learning patronen en trends in betalingsgedrag identificeren, wat helpt bij het voorspellen van klantgedrag. Daardoor kunnen bedrijven beter en meer proactief handelen. Als de voorspelbaarheid van bijvoorbeeld mogelijke betalingsachterstanden groter wordt is het mogelijk daar eerder op in te spelen (minder reactief).