Zanim dojdzie do zakupu wierzytelności, kupujący i sprzedający muszą najpierw uzgodnić cenę zakupu. Aby określić możliwie jak najbardziej uczciwą cenę zakupu, EOS wykorzystuje wiedzę ekspercką ludzi oraz nowoczesną technologię do wyceny portfela wierzytelności.
- Wycena pakietów wierzytelności to złożony proces, którego wynikiem jest odpowiednia cena zakupu.
- Eksperci EOS analizują każdy, nawet najmniejszy aspekt portfela, aby określić ryzyko planowanego zakupu wierzytelności.
- W tym procesie wykorzystuje się algorytmy oraz wiedzę wyszkolonych analityków.
W ramach funkcji zarządzania ryzykiem Zespół Operacyjnego Zakupu Wierzytelności współpracuje ze specjalistami ds. metod i analiz, aby dokładnie sprawdzać około 600 pakietów wierzytelności rocznie. Na końcu tego złożonego procesu można zarekomendować cenę zakupu. „Takie portfele mogą zawierać nawet milion wierzytelności. Dlatego zasadniczo patrzymy na nie tak, jak patrzylibyśmy na ławicę ryb. Musimy zrozumieć, jak funkcjonuje ławica i w jakim kierunku płynie, a nie kierunek każdej pojedynczej ryby”, mówi Matthias Schmidt, Dyrektor ds. operacyjnego zakupu wierzytelności w Grupie EOS.
Im dokładniejsza ocena, tym niższe ryzyko finansowe.
„W przeciwieństwie do windykacji powierniczej przy zakupie wierzytelności podejmujemy istotne ryzyko. Bo kiedy zakup zostanie sfinalizowany, pieniądze są już wydane”, mówi Matthias. Aby on i jego zespół mogli wcześniej przyjrzeć się negocjowanemu portfelowi, sprzedający udostępnia zanonimizowany pakiet surowych danych w formie pliku Excel. Każdy wiersz w pliku reprezentuje zaległą wierzytelność i płatnika zalegającego z płatnością.
Czy kiedykolwiek pomylili się w swoich rekomendacjach? „Tak, zdecydowanie!”, przyznaje Matthias. „Ale nasz wskaźnik sukcesu jest całkiem dobry”. Matthias ma właściwie doktorat z fizyki. Po ukończeniu studiów pracował najpierw w obszarze rozwoju technologii półprzewodników, a następnie jako konsultant, zajmując się głównie „bankami złych aktywów”. „A teraz moim zadaniem jest odkrywanie, jak funkcjonują portfele wierzytelności”, mówi. Wszystkie jego poprzednie role łączy konieczność radzenia sobie ze złożoną tematyką. „Jestem kimś, kto lubi rozumieć tło”, mówi. To niezbędna cecha przy ocenie portfeli. Bo ostatecznie chodzi o podjęcie decyzji dotyczącej dużych pieniędzy.
Surowe dane opowiadają historię.
Udostępniane informacje mogą się znacznie różnić. „W najgorszym przypadku mamy tylko kwotę poszczególnych wierzytelności. Otrzymujemy jednak także zbiory danych z 50–60 kolumnami informacji, na przykład o tym, jak długo dług jest przeterminowany i kiedy ulegnie przedawnieniu albo gdzie mieszka płatnik zalegający z płatnością. Im solidniejsze informacje, tym większa szansa na określenie ceny zakupu, która uczciwie odzwierciedla wierzytelność i portfel.
Bo oprócz ilości ważną rolę odgrywa również jakość danych: „W niektórych krajach można otrzymać siedem numerów telefonów do każdej wierzytelności. Dopóki nie wypróbuje się ich wszystkich i nie będzie miało szczęścia, nie wiadomo, który z nich, jeśli w ogóle którykolwiek, jest aktualny”, mówi Matthias. „Albo nie wiadomo, czy informacje są nadal aktualne. Oczywiście to zależy. Dane podane dziesięć lat temu przy zaciąganiu kredytu mogą już nie być ważne”. Błędy transkrypcji również stanowią problem, na przykład gdy własność wierzytelności przechodzi z rąk do rąk, łączą się dwa banki albo systemy są migrowane do nowego systemu. Po przejrzeniu danych Matthias i jego zespół zadają sobie dwa pytania: Co wiemy i, czasem znacznie ważniejsze, czego nie wiemy?
„Aby naprawdę uświadomić sobie tę historię, czasem wystarczy sporządzić graficzną prezentację danych parametrów. Także tutaj, jak często w życiu, rysunek może pomóc”, mówi Matthias. „Dzięki temu łatwiej zauważyć wszelkie anomalie”. Kolejnym czynnikiem jest kontekst, w jakim portfel jest sprzedawany. Na przykład: czy jest to portfel z okresu kryzysu? Kiedy faktycznie dokonano ostatniej płatności i co oznaczają zapisy księgowe oraz daty? Jaka jest historia sprzedającego i co działo się wówczas na rynku? Jaki jest odsetek przypadków niewypłacalności? Czy istnieją nowe przepisy, które wpływają na nasz sposób pracy, i co to oznacza dla charakteru lub historii portfela, którą chcemy dalej pisać?” Z każdym pytaniem profil portfela długów staje się bardziej szczegółowy. Aby zejść jeszcze głębiej, on i jego zespół dzielą następnie wierzytelności na grupy jakościowe i ilościowe: „W tym momencie portfel nabiera czegoś w rodzaju ludzkiego wymiaru. Bo każdy portfel opowiada własną historię i jest całkowicie unikalny”, dodaje.
Algorytm nigdy nie byłby w stanie wypracować wyczucia historii portfela tak, jak robi to analityk.
Doświadczenia z przeszłości pomagają określić cenę.
Następnie analitycy EOS szukają danych empirycznych z przeszłości w obszernym zbiorze danych, którym dysponuje firma. Na potrzeby wyceny analitycy zadają następujące pytania: Który punkt odniesienia ma do opowiedzenia podobną historię, innymi słowy: czy EOS kupił już porównywalny portfel w tym samym sektorze lub regionie? Jak w tamtym konkretnym przypadku przebiegła realizacja portfela? Analitycy wykorzystują te dane historyczne do opracowania średnich wartości porównawczych, względem których należy mierzyć nowe portfele, choć z uwzględnieniem obecnych, a znacznie ważniejsze, przyszłych okoliczności. Ocena uwzględnia również to, czy w międzyczasie doszło do wstrząsów lub zmian w otoczeniu politycznym. „Windykacja stale się zmienia, więc oczywiście musimy brać to pod uwagę i odpowiednio dostosowywać prognozę na podstawie punktu odniesienia”, mówi Matthias.
W szczególnych przypadkach zespół sięga po algorytmy, które służą do przetwarzania złożonych danych. Dobry wynik nie zależy jednak wyłącznie od surowych danych. W ocenie ważną rolę odgrywa także czynnik ludzki: „Algorytm nigdy nie byłby w stanie wypracować wyczucia historii portfela tak, jak robi to analityk”, mówi Matthias. Od pewnego momentu potrzebna jest również intuicja, która opiera się na doświadczeniu.
Jeśli chcą Państwo sprzedać swoje wierzytelności, prosimy o kontakt.
Telefon: +49 40 2850 0
Odkryj więcej od EOS
