Data Scientist Joris Peeters onthult de geheimen achter onze adaptieve scorecards. Hoe kunnen we in economisch grillige tijden tot betrouwbare scores komen? Wat is de verwachting voor de komende 12 maanden en wat kunnen we leren van deze crisis? Joris bespreekt deze en meer trending topics rondom bedrijfsdata.
Interview met Joris Peeters, Data Scientist bij Altares Dun & Bradstreet.
Bij Altares Dun & Bradstreet vieren we dit jaar dat onze scorecard 10 jaar adaptief is. Hoe gaat dat in zijn werk en welke voordelen levert dit voor gebruikers op?
“Onze industrietak (het verzamelen en verwerken van bedrijfsinformatie) is al vele jaren één van de grootste gebruikers van machine learning. Bij Dun & Bradstreet zijn we in de Verenigde Staten midden jaren ’80 al aan de slag gegaan met de ontwikkeling van de eerste scorekaarten. Begin jaren ‘90 is de credit scoring ook op de Nederlandse database van Dun & Bradstreet uitgewerkt. In 1998 heeft D&B met het Massachusetts Institute of Technology (MIT) onderzoek gedaan naar het gebruik van AI (ook wel bekend als Deep Learning) op de D&B databases. De conclusie van het onderzoek was dat deze techniek wel wat extra voorspellende kracht opleverde t.a.v. de machine learning zoals D&B die toen al gebruikte, echter liepen we aan tegen het klassieke euvel van deze technieken. Dat is de lage graad van uitlegbaarheid van hoe deze systemen tot een bepaalde score komen, de beroemde ‘black box’. Vandaar dat we de voorkeur bleven geven aan scorekaarten die wel goed uitlegbaar waren, ook al waren ze dan (net) iets minder voorspellend. Om aan de hoge kwaliteitsverwachtingen van onze klanten te voldoen (dat onze scorekaarten, en de scores, zich dynamisch zouden aanpassen aan een veranderende economische omgeving), hebben we in 2011 een adaptief systeem ontwikkeld. Hiermee hadden we enerzijds een transparant en uitlegbaar systeem, wat zich eveneens ook zelfstandig kon aanpassen.”
Joris vervolgt: “Zonder de techniek in te duiken is het principe van de ‘adaptieve’ scorekaart redelijk eenvoudig: voor een aantal datavelden in de scorekaart worden de gegevens van een bedrijf continu vergeleken met dezelfde data van andere bedrijven die qua omvang en activiteiten te vergelijken zijn met het bedrijf in kwestie. Omdat data dynamisch is, wordt ook de vergelijkingsbasis telkens bijgewerkt. Een voorbeeld: als de markt sterke groei laat zien, maar jij bijvoorbeeld minder sterk groeit dan jouw ‘peers’, kan dit betekenen dat jouw score lager uit kan vallen. Omgekeerd, als jij sterker groeit dan jouw ‘peers’, kan je extra punten verdienen. De ‘markt’ fungeert dan telkens als een ‘ijkpunt’, en dat wordt regelmatig bijgewerkt. Dit noemen wij evolutief aanpassen aan de realiteit. Het zorgt ervoor dat de scorecard stabiel blijft en de data steeds rijker.”
“Het belangrijkste bewijs van de kwaliteit is dat de scores steeds gelijke tred houden met de veranderende economische situatie. Dat heeft zich over het afgelopen decennia, waar toch macro-economisch veel dynamiek was, ook bewezen. Het grote voordeel voor onze gebruikers is dat er geen trap-effect ontstaat. Als een statische uitkomst wordt aangepast met een nieuwe score, kan dit een te grote shock geven; een bedrijf wat opeens van rating 4 naar 2 springt bijvoorbeeld. Als een rating wijzigt, is er altijd een verklaring voor; zoals een paydex of een gedeponeerde balans. Zie het als een vers certificaat voor je data!” aldus Joris Peeters.
Is er nog wel iets nauwkeurig te voorspellen in deze economische tijd?
“Het zijn bijzondere tijden” erkent Joris, “Maar de economische realiteit die blijft behouden. We gaan steeds weer op zoek naar verbanden om grip te kunnen krijgen op wat er om ons heen gebeurt én te gebeuren staat. Waar wij de markt mee bedienen is het antwoord op de vraag: ‘Hoe groot is de kans op faillissement de komende 12 maanden?’ zo goed mogelijk te beantwoorden. De wetmatigheden zoals late betaling, een incasso, het deponeren van een slechtere balans zijn voeding voor onze scores. Onze modellen blijven goed, omdat deze signalen blijven bestaan. Het is een reflectie van de financiële performance uitgedrukt in een kansberekening. Daarom raden we onze klanten aan: houd de betalingsmoraliteit goed in de gaten.”
Wat maakt onze scores en ratings onderscheidend?
Joris Peeters: “Eén van de geheimen is dus de adaptieve scorecard. Deze zal het altijd winnen van een traditionele berekening. Daarnaast hebben we 20 jaar historische data tot onze beschikking waar we op kunnen blijven testen en analyseren. Uit de gigantische trade-database van handels- en betalingsverkeer kunnen we zeer betrouwbare indicatoren bouwen. Terugkijkend naar de voorspellingen sinds de implementatie van de adaptieve scorekaart, hebben we elk jaar consistent tussen de 70% – 75% van alle faillissementen ruim op tijd aan zien komen.”
Wat zijn de belangrijkste veranderingen die zijn doorgevoerd om de markt goed te blijven bedienen?
“In 2011 hebben we het adaptieve scorekaart systeem ontwikkeld. Gelet op de onstuimige macro economische omstandigheden na de crisis van 2008/2009, hebben we dit systeem eerst grondig getest, alvorens het in 2013 te lanceren. De klant heeft nog altijd hetzelfde product terwijl de kwaliteit onafgebroken is opgevoerd om aan de hoogste standaard te voldoen. Samen met de klant hebben we deze kwaliteit steeds weer getoetst. Dit maakt dat een gebruiker van onze Rating en Scores, telkens weer in vertrouwen beslissingen kan nemen. Het adaptieve system heeft daarnaast ook nog als grote voordeel, dat wij zelf ook wat meer tijd krijgen om onze klanten goed te ondersteunen bij het optimaliseren van hun kredietbeleid. Dit kan gaan van een ondersteuning over hoe onze klanten onze scores en ratings op de best mogelijke manier kunnen inzetten, tot het ondersteunen van klanten die specifieke wensen hebben. Voor deze laatsten kunnen we dan onze kennis en expertise aanwenden om op maat gemaakte scoring oplossingen uit te werken.
Dit heeft ons de mogelijkheid gegeven onze kennis telkens verder uit te diepen, alsook hele nieuwe scoringtechnieken te ontwikkelen. We staan hiermee nu ook aan de vooravond van een hele nieuwe score-methodologie, die we dit jaar wat breder naar de markt gaan brengen. De eerste resultaten zijn alvast veelbelovend: telkens wanneer we dit getest hebben, zagen we dat we omzetverhogend konden werken, tegen een kleiner risico: meer klanten accepteren voor een lager risico. Als bonus kan dit system niet alleen aangeven wie er een hoge kans op faillissement heeft, maar ook wanneer dit waarschijnlijk gaat gebeuren.”
Wat is jouw verwachting van wat ons te wachten staat de komende 12 maanden?
“Zodra overheden gaan stoppen met de subsidies zullen we een verhoging van het risico zien. Dit houdt concreet in dat bedrijven slechter gaan betalen en faillissementen zullen toenemen. De ware impact op de economie is pas waar te nemen als de subsidies stoppen. Ik verwacht geen grote neerwaartse spiraal of horrorscenario. De weerbaarheid van onze regio en ook van de landen om ons heen is groot. Ja, er is een impact, maar… laat het oude maar failliet gaan en het nieuwe maar opstaan. Er ontstaan goede dingen uit barre tijden, waardoor we er als maatschappij in zijn geheel beter uit komen. Ik zie het binnen het ondernemerslandschap ook als een zuivering. Als Thomas Cook in 2019 niet was omgevallen, dan was dit nu alsnog gebeurd”, verklaard Joris.
“Neem de bouwsector, deze is cyclisch, die gaat mee met de fluctuerende aanpassingen. De meer permanente gaten worden geslagen in de sectoren met lage instapdrempels, zoals horeca. Met een productiefabriek heb je natuurlijk een heel ander verhaal. Op termijn verwacht ik meer productie op eigen bodem om een hogere continuïteit en controle op de supply chain te garanderen.“
Wat kunnen we leren van deze crisis op het gebied van financiële gezondheid?
“Goede bedrijfsvoering! Een appeltje voor de dorst! Het lijkt een open deur, maar je ziet maar weer dat je het sterkst staat als je geld achter de hand hebt. Er zijn een aantal voorbeelden van bedrijven die recentelijk failliet gegaan zijn, die dit niet goed voor elkaar hadden. Bedrijven die op het scherpst van de snede hebben gemanaged, hebben de ergste klappen gehad.
Sommige businessmodellen zijn voorgoed disrupted, kijk naar het gebruik van Microsoft Teams, naar bezorgservices zoals Take Away. Het gebruik van deze services is alleen maar versneld door Corona. Als je nu niet mee bent gegaan, dan gaat het niet meer gebeuren. Uiteindelijk geloof ik dat we hier echt beter uitkomen.”
Het advies van onze Data Scientist:
• Verstandige bedrijfsvoering;
• Heruitvinden van je businessmodel, zet je klant centraal;
• Wees creatief;
• Be mindful. Houd de risico’s in de gaten.
Altares Dun & Bradstreet: jouw datapartner
Altares Dun & Bradstreet helpt organisaties een bedrijfscultuur te creëren waarin data als strategisch wapen voorop staat. Onze Dun & Bradstreet data cloud is een onuitputtelijke bron van informatie, met inzichten die 90% van alle fortune 500 bedrijven dagelijks raadplegen. Heb jij hulp nodig bij het opzetten van een master data management strategie? Neem dan contact met ons op.