So funktioniert die Portfoliobewertung beim Forderungskauf.

Bevor ein Forderungskauf über die Bühne geht, müssen sich Käufer und Verkäufer zunächst auf einen Kaufpreis einigen. Um einen möglichst fairen Kaufpreis zu ermitteln, setzt EOS bei der Bewertung von Forderungsportfolios sowohl auf menschliche Expertise als auch auf moderne Technologie.

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  • Die Bewertung von Forderungspaketen ist ein komplexer Prozess, dessen Resultat ein angemessener Kaufpreis ist.
  • Expert*innen bei EOS schauen sich jeden kleinsten Aspekt des Portfolios an, um das Risiko des angestrebten Forderungskaufs zu bestimmen.
  • Algorithmen kommen hierbei genauso zum Einsatz wie geschulte Analyst*innen.

Knapp 800 Forderungspakete werden im Risikomanagement jährlich vom Team Operativer Forderungskauf sowie Spezialist*innen für Methoden und Analysen genauestens unter die Lupe genommen. Am Ende eines aufwendigen Prozesses steht die Empfehlung eines Kaufpreises. „So ein Portfolio kann bis zu einer Million Forderungen enthalten. Aus dem Grund betrachten wir es im Prinzip wie einen Fischschwarm: Es geht darum, zu verstehen, wie der Schwarm tickt, in welche Richtung er schwimmt – nicht um die Richtung jedes einzelnen Fisches“, sagt Matthias Schmidt, Leiter Operativer Forderungskauf der EOS Gruppe.

Receivables purchasing: Matthias Schmidt stands at a board and evaluates data
Every year Matthias Schmidt and his team put a value on around 800 receivables portfolios.

Je genauer die Evaluierung, desto geringer das finanzielle Risiko.

„Anders als beim Treuhandgeschäft gehen wir bei einem Forderungskauf ein nicht unwesentliches finanzielles Risiko ein. Ist der Kauf abgeschlossen, ist das Geld eben weg“, sagt Matthias. Damit er und sein Team im Vorfeld einen Blick auf das gehandelte Forderungsportfolio werfen können, stellt der Verkäufer ein anonymisiertes Rohdatenpaket in Form einer Excel-Datei zur Verfügung. Jede Zeile bildet darin eine offene Forderung beziehungsweise säumige Zahler*in ab.

Ob sie mit ihrer Empfehlung schon einmal danebenlagen? „Ja, auf jeden Fall!“, gibt Matthias zu. „Aber unsere Trefferquote ist schon recht gut.“ Matthias ist eigentlich promovierter Physiker. Nach dem Studium hat er sich zunächst der Entwicklung von Halbleitertechnologie gewidmet, dann der Beratung von zumeist Bad Banks. „Und heute geht es darum, herauszufinden, wie Forderungsportfolios ticken“, sagt er. Was all seine bisherigen Stationen gemein haben: den Umgang mit komplexen Sachverhalten. „Ich bin jemand, der es liebt, Hintergründe zu verstehen“, sagt er. Eine Eigenschaft, die bei der Bewertung von Portfolios unabdingbar ist. Schliesslich geht es darum, eine Entscheidung zu treffen, bei der es um viel Geld geht.

Die Rohdaten erzählen die Geschichte.

Die Informationslage kann dabei sehr unterschiedlich ausfallen: „Im Worst Case haben wir nur die Höhe der einzelnen Forderungen zur Verfügung. Es gibt aber auch Datenpakete, die 50 bis 60 Spalten an Informationen enthalten.“ Seit wann ist die Forderung überfällig und wann würde sie verjähren? Wo wohnen säumige Zahler*innen? Mit jeder hieb- und stichfesten Information steigen die Chancen, den Kaufpreis zu ermitteln, der der Forderung und dem Portfolio am ehesten gerecht wird.

Denn neben der Quantität spielt auch die Qualität der Daten eine wichtige Rolle: „In einigen Ländern bekommst du teilweise sieben Telefonnummern zu jeder Forderung. Ob eine davon noch aktuell ist, weiss man erst, wenn man gewonnen und alle einmal probiert hat“, sagt Matthias. „Oder ob die Angaben noch aktuell sind: Ganz klar, es kommt darauf an. Angaben, die vor zehn Jahren bei Abschluss eines Kreditvertrages gemacht wurden, können heute nicht mehr stimmen.“ Dazu kommen Übertragungsfehler, wenn beispielsweise die Forderung den Besitzenden wechselt oder bei der Verschmelzung zweier Banken oder Systeme in ein neues System überführt wird. Nach Sichtung der Rohdaten stellen sich Matthias und sein Team zwei Fragen: Was wissen wir und – manchmal viel wichtiger – was wissen wir nicht?

Receivables purchasing: Matthias Schmidt looks at a data analysis.
To determine a fair price for a receivables portfolio Matthias and his team need to consider a lot of different factors.

„Um auf die Story aufmerksam zu werden, reicht es manchmal, die gegebenen Parameter grafisch darzustellen. Auch hier gilt – wie so oft im Leben: Aufzeichnen hilft“, sagt Matthias. „Auf diese Weise fallen einem etwaige Abnormitäten am leichtesten auf.“ Hinzu kommt der Kontext, in dem das Portfolio verkauft wird. Sind es zum Beispiel Forderungen aus einer Krisenzeit? Wann wurde das letzte Mal tatsächlich gezahlt und was bedeuten welche Buchungen und welche Datumswerte? Was ist die Historie des Verkäufers und was ist am Markt passiert? Wie hoch ist der Insolvenzanteil? Gibt es neue Gesetze, die unsere Art zu arbeiten verändern, und was macht das mit dem Charakter beziehungsweise der Story des Portfolios, die wir weiterschreiben wollen?“ Mit jeder Frage wird das Profil des Forderungspakets schärfer. Um weiter in die Tiefe zu gehen, teilen er und sein Team die Forderungen schliesslich in Qualitäts- und Quantitätsgruppen ein: „In diesem Moment bekommt das Portfolio etwas Individuelles. Denn jedes Portfolio erzählt seine eigene Geschichte und ist komplett einzigartig“, ergänzt Matthias.

Receivables purchasing: Matthias Schmidt, Head of Operational Debt Purchase at EOS Group
Ein Algorithmus könnte niemals ein Gefühl für die Story des Portfolios entwickeln, wie es Analyst*innen tun. Matthias Schmidt, Leiter Operativer Forderungskauf der EOS Gruppe

Der Erfahrungsschatz hilft bei der Preisbildung.

Im nächsten Schritt suchen die EOS Analyst*innen nach Erfahrungswerten aus der Vergangenheit. EOS hat einen umfangreichen Datenschatz, und es stellt sich für die Bewertung folgende Frage: Welche Benchmark hat eine ähnliche Story zu erzählen? Bedeutet: Hat EOS bereits ein vergleichbares Forderungsportfolio gekauft, zum Beispiel in derselben Branche oder Region? Wie fiel hier die Realisierung der Forderungen aus? Aus diesen historischen Daten entwickeln die Analyst*innen Benchmark-Schnitte, an denen sich neue Portfolios messen lassen müssen, allerdings vor dem Hintergrund der heutigen Gegebenheiten oder – viel wichtiger – der zukünftigen. Auch die Frage, ob es in der Zwischenzeit Umbrüche gab oder wie sich das politische Umfeld entwickelt hat, fliessen bei der Bewertung ein. „Das Inkassowesen ist stets in Bewegung – das müssen wir natürlich berücksichtigen und den Forecast, basierend auf der Benchmark, dementsprechend anpassen“, sagt Matthias.

In besonderen Fällen greift sein Team auf Algorithmen zurück, die bei der Verarbeitung der komplexen Daten zum Einsatz kommen. Entscheidend für ein gutes Ergebnis sind jedoch nicht allein die Rohdaten. Auch der Faktor Mensch spielt bei der Evaluation eine wichtige Rolle: „Ein Algorithmus könnte niemals ein Gefühl für die Story des Portfolios entwickeln, wie es ein Analyst tut“, sagt Matthias. Ab einem gewissen Punkt sei auch Bauchgefühl gefragt, das auf Erfahrungen fusst.

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Photo credits: Benne Ochs (4)

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