为全球企业提供矿物和金属的领先矿业公司
主要挑战
该矿业公司寻求一个框架来管理供应链风险，特别是信用风险，以改善现金流和防止收入损失。企业需要一个健壮的数据策略来利用跨系统的大量数据，预测客户的付款违约，最小化信用风险，并管理风险。
此外，矿业公司希望合作伙伴建立全球信用风险卓越风险（COE），以推动产品群体中的信用风险分析。
准备好体验吗?
专家说
好处
缓解整个供应链的信贷风险因素
Infosys通过结合领先的金融技术企业的IP资产和技术产品来提供全面的信用风险分析和管理引擎。我们建立了一个Infosys协作的信贷COE，为改善风险管理的最佳实践和蒸馏八方洞察力。
我们创建了一个机器学习模型来理解拖欠付款的原因，并评估客户的信用价值。该模型为整个风险范围内的信用敞口提供了更好的可见度。此外，通过债务保理，确定应收账款投资组合的潜在风险以及潜在客户，以减轻风险敞口。
我们的信用风险评估模型应用了一种协作膜来统一业务开发、销售、市场营销和制造等功能筒仓中的数据。它提高了违约分析的准确性，从而改善了预测和应收账款管理。
预警系统
我们的机器学习模型通过分析-关联支付条件，发票暴露和信用风险因素的整个供应链
- 在不同的时间表上无偿发票
- 每个付款期限的销售天数(DSO)
- 分配给每个客户-à-vis未偿余额的信用额度
- 信用额度跨业务部门的利用率
- 跨债务人、存货、债权人和现金的净营运资金循环
- 出口融资的装运前和装运后条款
- 实现出口贸易流动
分析揭示了客户订购和支付行为的模式，以及客户、产品和交付的信用风险。此外，它还确定了违约风险最高的国家、产品、付款方式和客户。
该模型发现，一些付款条款和产品类别之间存在严重的不匹配，这导致了违约的激增。调查还显示，一些现有客户和大量新客户没有明确授信额度，导致信贷过度，违约风险较高。
信用风险预测
印孚瑟斯的信用风险分析引擎分析了过去四年的内部和外部数据，包括信用证、银行担保、商品利率、汇率和销售订单。我们的风险管理算法利用历史数据对信用表现和应收账款进行预测。
我们的模型有助于确定导致违约行为的因素，并预测客户、产品和地区的违约风险。它模拟了未来的交易，并创建了客户信用档案，这有助于规范支付条款。
印孚瑟斯系统提升了这家矿业公司的营运资本和供应链管理。我们的预测模型为每个客户和产品类别推荐供应链信用条款。
我们的解决方案展示了未来的曝光以及违约可能性，并预测预先提前一年的信贷风险。信用卡和支付模式的视觉表达以及聚合曝光提供了最大限度地减少信贷损失的商业洞察力。
洞察危险评级，信用策略和资本成本有助于定制付款条款，并修改信用限额以降低风险暴露。自动化系统通过确保风险暴露永远不会超过任何客户的信用额度来减轻风险。
我们的信用咨询模式使公司能够根据客户/产品/国家/地区的风险概况设计供应链融资计划。它有助于自定义信用策略以限制高风险客户和产品组的利用率。值得注意的是，信用利用和平均净营运资本的可见性有助于利用债务分解作为现金流量优化工具。
