Als Anbieter von Factoring-Dienstleistungen sind Sie wahrscheinlich bereits mit dem Konzept der Datenextraktion vertraut und wissen, wie sie Prozesse effizienter gestalten kann.
Doch trotz ihrer klaren Vorteile bleibt die Akzeptanz auf Kundenseite in der Branche uneinheitlich.
Als Technologiespezialisten mit Erfahrung in der gesamten Kreditlandschaft fragen wir uns zunehmend:
Stehen Datenextraktion und Datenintegration vor ähnlichen Hürden wie das Open Banking im Konsumentenkreditgeschäft?
Ein Blick auf diese Parallele könnte neue Erkenntnisse darüber liefern, warum die Einführung stockt – und wie sich diese Herausforderungen überwinden lassen.
Das Versprechen von Open Banking – und seine Stolpersteine
Open Banking hat den Konsumentenkreditmarkt revolutioniert, indem es Kunden ermöglicht, ihre Transaktionsdaten sicher mit Banken und Fintechs zu teilen. Diese Transparenz verbessert Bonitätsprüfungen, reduziert Negativauswahl und eröffnet neuen Kundengruppen Zugang zu Finanzierung.
Doch die breite Einführung verlief keineswegs reibungslos:
Vertrauen, Datenschutzbedenken und eine uneinheitliche technische Umsetzung haben den Fortschritt gebremst.
Trotzdem gewinnt Open Banking weiter an Boden:
Allein im Vereinigten Königreich geben inzwischen 76 % der Verbraucher an, Finanzkonten direkt mit anderen Tools zu verbinden, um ihre Finanzen zu verwalten. Und 71 % würden heute einen Online-Kauf abbrechen, wenn sie für die Bezahlung auf eine andere Plattform wechseln müssten.
Der Erfolg von Open Banking hing entscheidend davon ab, grundlegende Hürden zu überwinden – vor allem Vertrauen in den Datenaustausch zu schaffen und den sicheren, konsistenten Zugang zu hochwertigen Daten zu gewährleisten.
Parallelen im Factoring
Die Herausforderungen der Datenextraktion im Factoring ähneln denen des Open Banking in vielerlei Hinsicht:
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Datenqualität - Die Branche leidet weiterhin unter Datenlücken und uneinheitlicher Datenqualität. Zudem erlauben viele digitale Buchhaltungssysteme rückwirkende Änderungen von Eingaben, was die Datenintegrität schwächt und die Integration erschwert.
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Abdeckungslücken - Aktuell sind nur rund 80 % der Buchhaltungssysteme mit den gängigen Datenauslesungs-Tools kompatibel. Hochrisikokunden fallen so häufig aus den automatisierten Prozessen heraus.
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Betriebliche Herausforderungen - Datenextraktion erfordert eine leistungsfähige Infrastruktur, um große Datenmengen sicher und effizient zu verarbeiten. Für viele Factorer ist die Skalierung ihrer Systeme eine Hürde. Ein weiteres Thema: Cloud vs. On-Premise. Online-Lösungen sind meist stabil, während lokale Installationen nach Updates oft Pfade oder Datenstrukturen ändern – was den Wartungsaufwand für Extractor-Tools erhöht und Kunden verunsichern kann.
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Anreizproblem - Ein subtiler, aber entscheidender Punkt ist der „Was habe ich davon?“-Faktor bei Kunden. Solange Nutzen und Zugänglichkeit der Vorteile nicht klar vermittelt werden, bleibt die Bereitschaft zur aktiven Nutzung gering.
Die Vorteile der Datenextraktion – für Sie und Ihre Kunden
Trotz aller Hürden gibt es Marktsegmente, in denen Datenextraktion vollständig in die Praxis integriert ist. Einige Factorer haben bereits bis zu 95 % ihres Portfolios angebunden – ein Beleg dafür, dass die Hindernisse überwindbar sind.
Konkrete Vorteile sind u. a.:
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Besseres Risikomanagement - Underwriting-Parameter können täglich statt monatlich aktualisiert werden. So treffen Sie dynamischere Kreditentscheidungen und reduzieren Ausfallrisiken.
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Verbesserte Kundenerfahrung - Tägliche Abstimmungen verhindern, dass Kunden für Probleme bestraft werden, die zwischen Monatsabschlüssen auftreten. Das schafft Transparenz und Fairness.
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Tiefere Finanzanalysen - Mehr Daten ermöglichen präzisere Risikoscores und Kreditbewertungen, z. B. durch Systeme wie Lenvi Riskfactor.
So lassen sich Markttrends besser erkennen und neue Chancen frühzeitig nutzen.
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Effizientere Prozesse - Trotz aller Hürden gibt es Marktsegmente, in denen Datenextraktion vollständig in die Praxis integriert ist. Einige Factorer haben bereits bis zu 95 % ihres Portfolios angebunden – ein Beleg dafür, dass die Hindernisse überwindbar sind.
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Echtzeit-Finanzierung - Rechnungen können sofort nach Genehmigung finanziert werden, statt auf manuelle Verarbeitung zu warten. Das verbessert die Liquidität der Kunden spürbar.
Was wir von Open Banking lernen können
Die Entwicklung von Open Banking zeigt:
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Frühzeitig Standards setzen und Vertrauen schaffen ist entscheidend.
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Gemeinsame Brancheninitiativen können Qualität und Akzeptanz verbessern.
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Klare Nutzenkommunikation macht den Unterschied.
Open Banking gewann an Dynamik, als konkrete Vorteile – etwa bessere Kreditentscheidungen oder Zugang für unterversorgte Zielgruppen – sichtbar wurden.
Für das Factoring gilt Ähnliches:
Wer tägliche Abstimmungen, präzisere Risikobewertungen und Echtzeit-Funding verständlich vermittelt, kann Skepsis abbauen.
Fazit
Sowohl Open Banking als auch Datenextraktion zeigen: Innovation im Finanzsektor hängt von hochwertigen, leicht zugänglichen Daten ab.
Die bestehenden Barrieren sind lösbar – und können sogar eine Chance sein:
Wer mit Kunden an besserer Datenqualität arbeitet, stärkt Beziehungen und schafft messbaren Mehrwert.
Gerade jetzt, wo manche die Attraktivität klassischer Factoring-Lösungen hinterfragen, könnte dies ein entscheidender Wettbewerbsvorteil sein.
Bei Lenvi Riskfactor sehen wir in der Datenextraktion eine enorme Chance für die Weiterentwicklung der Branche.
Wir arbeiten aktiv daran, den Nutzen aus extrahierten Daten zu steigern – und freuen uns darauf, gemeinsam mit Ihnen das volle Potenzial dieser Technologie zu erschließen.
Kontaktieren Sie uns noch heute, um zu erfahren, wie Riskfactor Ihnen helfen kann
