- Analitičari EOS-a procjenjuju portfelje neosiguranih potraživanja širom Evrope i time stvaraju osnovu za investicijske odluke.
- Složeni modeli strukturiraju milione podataka, grupišu potraživanja i generišu pouzdane prognoze.
- Pored podataka, važnu ulogu imaju tržišno iskustvo, lokalno znanje i historijski rezultati portfelja.
Na prvi pogled, paket podataka djeluje neupadljivo: duga Excel lista sa milionima zapisa. Svaki red predstavlja neizmireno potraživanje od dužnika u kašnjenju. Za Maltea Janzena ovdje počinje analiza – analiza koja može dovesti do investicijske odluke vrijedne milione.
Od 2025. godine odgovoran je za odjel Unsecured Investments u EOS-u. Zajedno sa timom kreditnih i data analitičara procjenjuje portfelje koje banke nude širom Evrope. Njegova ekspertiza je u investicijama – doktorirao je na temu investicijskih odluka i radio u M&A savjetovanju i korporativnom sektoru.
Naši modeli nam omogućavaju da prikažemo širok raspon scenarija i identifikujemo faktore koji najviše utiču na portfelj.
Anatomija portfelja
„Analiziramo paket potraživanja i razvijamo poslovni plan. Na osnovu toga dajemo preporuku o kupovnoj cijeni upravi EOS-a“, objašnjava Malte. EOS godišnje procjenjuje između 500 i 600 portfelja u više od 20 evropskih zemalja.
Proces počinje kada banka ponudi portfelj na prodaju. Nacionalne kompanije EOS-a dobijaju anonimizirane podatke i rade detaljnu analizu.
Analizira se i širi kontekst: koliko dugo traje dug, da li zastarijeva, šta je već poduzeto. „Ako poznajemo prodavača, možemo preciznije procijeniti kvalitet portfelja.“
Od podataka do prognoza
S obzirom na ogroman obim podataka, ručna analiza svakog pojedinačnog potraživanja bila bi nemoguća.
„Umjesto toga započinjemo identifikacijom ključnih karakteristika i grupisanjem potraživanja prema njima“, objašnjava Malte. Za to se koriste matematičke i statističke metode, kao i modeli mašinskog učenja.
Na osnovu obimnih historijskih podataka, ovi modeli simuliraju kako će se različite grupe potraživanja vjerovatno razvijati tokom vremena.
U analizu se uključuju i dodatni faktori, kao što su promjene u regulatornom okruženju ili makroekonomski trendovi. „Naši modeli omogućavaju prikaz širokog spektra različitih scenarija. To nam pomaže da identifikujemo faktore koji imaju najveći utjecaj na portfelj i na šta treba obratiti pažnju u kasnijoj obradi.“
Ipak, ni najsofisticiraniji modeli ne mogu zamijeniti stručno znanje. Kao i Malte, članovi njegovog tima imaju dugogodišnje iskustvo u kreditnoj i data analizi. Također blisko sarađuju sa kolegama iz nacionalnih kompanija. „Oni imaju duboko razumijevanje lokalnih tržišta i mogu bolje staviti trendove u kontekst.“
Ako je investicijska odluka pozitivna, analiza se tu ne završava. Stvarna uspješnost portfelja kontinuirano se prati i poredi sa početnom prognozom. Ako dođe do odstupanja, analiziraju se uzroci.
„Ove uvide direktno vraćamo u naše analitičke alate, što nam omogućava da kontinuirano unapređujemo naš proces procjene.“
Slobodno nas kontaktirajte ako želite saznati više o prodaji i procjeni potraživanja.
Carina Bonde
Corporate Communications & Marketing
Telefon: + 49 173 2979331
Istražite više od EOS-a
