领先的矿业公司向全球企业提供矿产和金属
关键挑战
矿业公司寻求框架来管理供应链风险，特别是信用风险，以改善现金流量，防止收入损失。该企业需要强大的数据策略，以利用跨越系统驻留的大量数据，并通过客户端预测付款，最大限度地减少信用曝光，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？
与专家交谈
好处
减轻供应链中的信用风险因素
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。
我们创建了一台机器学习模型，了解付款的原因，并评估客户的信誉值得。该模型提供了跨风险频谱的信贷曝光更好的可见性。此外，它还确定了应收账款组合以及潜在客户通过债务分解缓解风险暴露的潜在风险。
我们的信用风险评估模型应用了协作膜，以统一功能筒仓，如业务发展，销售，营销和制造。它提高了默认分析的准确性，从而改善了预测和应收款项管理。
预警系统
我们的机器学习模式相关支付条款，发票曝光和供应链中的信用风险因素通过分析 -
- 在不同的时间表上无偿发票
- 每个付款期限的日子销售未出售（DSO）
- 信用限额为每个客户分配了Vis-à-ins突出的余额
- 信用额度跨业务部门的利用率
- 债务人，库存，债权人和现金净营运资本周期
- 出口金融的预付款和装运后条款
- 实现出口贸易流量
该分析显示客户订购和支付行为中的模式以及客户，产品和交付的信贷风险。此外，它还确定了具有最高风险的国家，产品，付款条件和客户。
该模型在一些付款条款和产品类别之间发现了显着的不匹配，这导致默认飙升。它还透露，若干现有客户和大量新客户未指定信用额度，导致信贷超出信贷和更高的风险。
信用风险预测
Infosys信用风险分析发动机分析了过去四年的内部和外部数据，包括信用证，银行保障，商品率，汇率和销售订单。我们的风险管理算法利用历史数据来生成信用绩效和应收账款的预测。
我们的模式有助于确定有助于默认行为的因素，并在客户端，产品和地区预测默认风险。它模拟了未来的交易并创建了客户的信用简介，这有助于标准化付款条款。
Infosys系统提高了矿业公司的营运资金和供应链管理。我们的预测模型为每个客户和产品类别建议供应链信用条款。
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。
