Financial Spreading Modul

Bilanzen automatisiert importieren und analysieren für ein optimiertes Kreditrisikomanagement

Die Erfassung und Analyse von Finanzberichten ist zeitintensiv und kann Antrags- und Entscheidungsprozesse verzögern.

Das ACTICO Financial Spreading Modul ist eine umfassende und intelligente Lösung für die automatisierte Bilanzanalyse. Banken und Finanzdienstleister können Kreditentscheidungen beschleunigen, die Prozesseffizienz erhöhen und Datenqualität steigern.

FUNKTIONSÜBERSICHT

Steigern Sie die Effizienz im Bilanzanalyseprozess

Automatisierte Bilanzanalyse

  • Automatisierter Import und Verarbeitung von §18 KWG Dokumenten (z.B. Jahresabschluss, BWA, EÜR)
  • Verarbeitung unterschiedlichster Dateiformate (PDF, Excel, Bilder), Sprachen, Rechnungslegungsstandards und Währungen
  • KI-gestützte automatisierte Klassifizierung und Umgliederung

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Einbindung externer Datenquellen

  • Nahtlose Integration externer Datenlieferanten (z.B. Auskunfteien)
  • Import von XBRL-Dateien, die z.B. als DiFin Datensätze eingehen oder von Registerportalen abgerufen werden

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Bilanzanalyse

  • Berechnung von Finanzkennzahlen und Berichtsgenerierung
  • Durchführung von Prognoserechnungen
  • Flexible Erstellung individueller Kontenrahmen und Kennzahlensysteme

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Rating-Berechnung und Kreditentscheidung

  • API-basierter Zugriff ermöglicht die nahtlose Integration von Jahresabschlussdaten mit Scoring- und Rating-Modellen sowie die Einbeziehung von Finanzdaten in Kreditantragsprozesse

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KI-gestützter automatisierter Bilanzimport und -analyse:
  • Automatisierter Import und Verarbeitung von Finanzberichten aus unterschiedlichen Quellformaten, z.B. PDF, Excel, Bilddateien und Scans
  • KI-gestützte Identifikation von Tabellen, die Finanzdaten enthalten und automatische Datenextraktion mittels OCR-Technologien
  • Automatische Klassifikation und Umgliederung kundenindividueller Berichte auf standardisierte Gliederungssysteme
  • Benutzeroberflächen zur manuellen Prüfung, Qualitätssicherung und Anpassungen

Integration externer Datenquellen zur Reduktion von Aufwänden zur manuellen Datenerfassung:
  • Integration externer Datenquellen (z.B. Auskunfteien, Ratingagenturen) zur automatisierten Datenanreicherung
  • Import von Finanzberichten in XBRL-Format (z.B. Firmenregister, DiFin-Datensätze)
  • Regelbasiertes Mapping der externen Datenstrukturen auf interne Gliederungssysteme

Umfassende und konsistente Jahresabschlussanalyse
  • Web-basierte Benutzeroberflächen zur manuellen Umgliederung und Kommentierung von Jahresabschlusskennzahlen
  • Berechnung und Auswertung von Finanzkennzahlen basierend auf Segment-spezifischen vorkonfigurierten oder individualisierten Gliederungsschematas
  • Erfassung und Speicherung Kreditnehmer-spezifischer Bilanzpositionen und Kennzahlen
  • Erstellung von Trendanalysen und Jahresabschlussprognosen
  • Annularisierung unterjähriger Finanzberichte und Konsolidierung über verbundene Unternehmen
  • Berichtsgenerierung und Export in unterschiedliche Dateiformate (z.B. PDF, Excel, Word)

Integration mit Rating-Verfahren und Kreditentscheidungsprozessen
  • Speicherung von Finanzberichten in einer zentralen und revisionssicheren Datenbank (SaaS oder On-Premise)
  • Native Integration von Finanzdaten mit den ACTICO Softwaremodulen für das Kreditrisiko-Rating (Credit Risk Rating) und Kreditentscheidung (Credit Workflow and Origination)
  • Nahtlose Integration mit bestehenden internen Workflows und Anwendungen mithilfe moderner und standardisierter Schnittstellen / APIs

Vorteile

Profitieren Sie von einer integrierten Lösung für den automatisierten Bilanzimport und -analyse.

Automatisierung

Effizienz und Datenqualität durch die automatisierte Datenerfassung steigern.

Flexibilität

Nutzen Sie vorkonfigurierte Gliederungsschemata sowie die Möglichkeit, flexibel eigene Vorlagen zu hinterlegen.

Intelligent

Kombinieren Sie KI-Verfahren mit Expertenwissen um Bilanzen schneller und präziser analysieren zu können.

Schnelligkeit

Kreditantragsprozesse optimieren und beschleunigen.

Konsistenz

Datenqualität erhöhen und Erfassungsfehler vermeiden.

Maschinelles Lernen

Nutzung moderner KI-Verfahren um Prozesskosten und Durchlaufzeiten zu senken.

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