Mielőtt egy követelésvásárlás megvalósulhat, a vevőnek és az eladónak először meg kell állapodnia a vételárban. A lehető legméltányosabb vételár meghatározásához az EOS emberi szakértelmet és modern technológiát alkalmaz a követelésportfólió értékének megállapítására.
- A követeléscsomagok értékelése összetett folyamat, amelynek eredményeként megfelelő vételár határozható meg.
- Az EOS szakértői a portfólió minden apró részletét alaposan megvizsgálják, hogy meghatározzák a tervezett követelésvásárlás kockázatát.
- A folyamat algoritmusokat és képzett elemzők szakértelmét is felhasználja.
A kockázatkezelési funkció részeként az Operational Debt Purchase Team módszertani és elemzési szakértőkkel együtt évente mintegy 600 követeléscsomagot vizsgál át alaposan. Ennek az összetett folyamatnak a végén ajánlott vételár határozható meg. „Az ilyen portfóliók akár egymillió követelést is tartalmazhatnak. Ezért alapvetően úgy tekintünk rájuk, mint egy halrajra. Azt kell megértenünk, mi mozgatja a rajt, és milyen irányba úszik – nem pedig azt, merre tart az egyes hal” – mondja Matthias Schmidt, az EOS Group Operational Debt Purchase vezetője.
Minél pontosabb az értékelés, annál alacsonyabb a pénzügyi kockázat.
„A megbízásos követeléskezeléssel ellentétben a követelésvásárlásnál jelentős kockázatot vállalunk. Mert miután a vásárlás lezárult, a pénz már kifizetésre került” – mondja Matthias. Annak érdekében, hogy ő és csapata előzetesen megvizsgálhassa a tárgyalás alatt álló portfóliót, az eladó anonimizált nyersadatcsomagot bocsát rendelkezésre Excel-fájl formájában. A fájl minden sora egy fennálló követelést és egy nem teljesítő fizetőt jelöl.
Előfordult már, hogy tévedtek az ajánlásaikban? „Igen, természetesen!” – ismeri el Matthias. „De a találati arányunk elég jó.” Matthias eredetileg fizikából doktorált. A diploma megszerzése után először a félvezető-technológiai fejlesztés területén dolgozott, majd tanácsadóként, főként „rossz bankokkal”. „Most pedig az a feladatom, hogy kiderítsem, mi mozgatja a követelésportfóliókat” – mondja. Korábbi szerepeiben az volt a közös, hogy mindegyikben összetett témákkal kellett foglalkoznia. „Olyan ember vagyok, aki szereti megérteni a hátteret” – mondja. Ez elengedhetetlen tulajdonság a portfóliók értékelésekor. Végső soron ugyanis nagy pénzösszegeket érintő döntésről van szó.
A nyers adatok mesélik el a történetet.
A rendelkezésre bocsátott információk jelentősen eltérhetnek. „A legrosszabb esetben csak az egyes követelések összegét ismerjük. Ugyanakkor kapunk olyan adatállományokat is, amelyek 50–60 információs oszlopot tartalmaznak, például arról, hogy mióta lejárt a tartozás, mikor évül el, vagy hol lakik a nem teljesítő fizető. Minél megbízhatóbbak az információk, annál nagyobb az esély arra, hogy olyan vételárat határozzunk meg, amely méltányosan tükrözi a követelést és a portfóliót.
Mert a mennyiség mellett az adatok minősége is fontos szerepet játszik: „Egyes országokban akár hét telefonszámot is kaphatunk egy-egy követeléshez. Nem tudjuk, melyik – ha egyáltalán valamelyik – aktuális, amíg mindet ki nem próbáltuk, és szerencsénk nem volt” – mondja Matthias. „Vagy nem tudjuk, hogy az információ még naprakész-e. Ez természetesen helyzettől függ. A tíz évvel ezelőtt, egy hitel felvételekor megadott adatok ma már nem feltétlenül érvényesek.” Az átírási hibák szintén problémát jelenthetnek, például ha a követelés tulajdonosa megváltozik, két bank egyesül, vagy a rendszereket új rendszerbe migrálják. Az adatok áttekintése után Matthias és csapata két kérdést tesz fel magának: Mit tudunk, és néha ennél is sokkal fontosabb: mit nem tudunk?
„Ahhoz, hogy igazán felismerjük a történetet, néha elég a megadott paramétereket grafikusan ábrázolni. Itt is, mint oly sokszor az életben, segíthet, ha rajzot készítünk” – mondja Matthias. „Így könnyebb észrevenni az esetleges rendellenességeket.” További tényező az a kontextus, amelyben a portfóliót értékesítik. Például válságidőszakból származó portfólióról van szó? Mikor történt ténylegesen az utolsó fizetés, és mit jelentenek a könyvelési tételek és dátumok? Mi az eladó története, és mi történt akkoriban a piacon? Mekkora az érintett fizetésképtelenségek aránya? Vannak-e új törvények, amelyek befolyásolják a munkánkat, és ez mit jelent annak a portfóliónak a jellegére vagy történetére nézve, amelyet tovább szeretnénk írni?” Minden egyes kérdéssel részletesebbé válik az adósságportfólió profilja. Hogy még mélyebbre ássanak, ő és csapata ezután minőségi és mennyiségi csoportokra osztja a követeléseket: „Ezen a ponton a portfólió szinte emberi jelleget kap. Mert minden portfólió a saját történetét meséli el, és teljesen egyedi” – teszi hozzá.
Egy algoritmus soha nem képes úgy ráérezni a portfólió történetére, mint egy elemző.
A korábbi tapasztalat segít az ár meghatározásában.
Ezután az EOS elemzői a rendelkezésükre álló kiterjedt adatállományból múltbeli tapasztalati adatokat keresnek. Az értékeléshez az elemzők a következő kérdéseket teszik fel: Melyik benchmark mesél hasonló történetet, vagyis vásárolt-e már az EOS összehasonlítható portfóliót ugyanabban az ágazatban vagy régióban? Hogyan alakult az adott esetben a portfólió realizálása? Az elemzők ezekből a történeti adatokból benchmarkátlagokat alakítanak ki, amelyekhez az új portfóliókat mérni kell – mindezt a jelenlegi, illetve ami még fontosabb, a jövőbeli körülmények figyelembevételével. Az értékelés azt is mérlegeli, hogy időközben voltak-e megrázkódtatások vagy változások a politikai környezetben. „A követeléskezelés folyamatosan változik, ezért ezt természetesen figyelembe kell vennünk, és a benchmark alapján ennek megfelelően kell módosítanunk az előrejelzést” – mondja Matthias.
Különleges esetekben a csapat algoritmusokra támaszkodik, amelyeket összetett adatok feldolgozására használnak. A jó eredmény azonban nem kizárólag a nyers adatoktól függ. Az emberi tényező is fontos szerepet játszik az értékelésben: „Egy algoritmus soha nem képes úgy ráérezni a portfólió történetére, mint egy elemző” – mondja Matthias. Egy bizonyos ponttól intuícióra is szükség van, amely tapasztalaton alapul.
Ha szeretné eladni követeléseit, kérjük, forduljon hozzánk bizalommal.
Telefon: +49 40 2850 0
Fedezzen fel többet az EOS-tól
