Unsere Angebote und Produkte basieren auf wissenschaftlichen Erkenntnissen. Wir stehen stets im Austausch mit Forschungsinstituten. Auf Grundlage dieses Wissenstransfers entwickeln wir fortwährend Innovationen.
2022
Um ein Live-Monitoring z. B. von Debitoren und Zulieferbetrieben für unsere Geschäftspartner zu ermöglichen, gründete Prof. Dr. Aaron Mengelkamp das Unternehmen mengelkampIT.
In Workshops mit ersten Interessenten wurden Anforderungen an eine Software herausgearbeitet, mit Hilfe derer sich Bonitätsprüfungen von Unternehmen auf Basis von Daten aus sozialen Medien durchführen lassen. Ein Anwendungssystem für den Einsatz wurde anschließend in Form eines webbasierten Software as a Service-Modells implementiert. Seitdem wird die Standardsoftware kontinuierlich weiterentwickelt und bei Bedarf an die individuellen Anforderungen unserer Geschäftspartner angepasst. Unser Tätigkeitsspektrum umfasst zudem individuelle Datenanalysen, Beratung sowie Wissenstransfer im Rahmen von Vorträgen und Seminaren in den Bereichen Social Media Monitoring, Risikomanagement / Bonitätsprüfung und künstliche Intelligenz.
Nebendem engagiert sich Prof. Dr. Aaron Mengelkamp als Vorstand für Aus- und Weiterbildung beim Bundesverband CreditManagement e.V.
In Workshops mit ersten Interessenten wurden Anforderungen an eine Software herausgearbeitet, mit Hilfe derer sich Bonitätsprüfungen von Unternehmen auf Basis von Daten aus sozialen Medien durchführen lassen. Ein Anwendungssystem für den Einsatz wurde anschließend in Form eines webbasierten Software as a Service-Modells implementiert. Seitdem wird die Standardsoftware kontinuierlich weiterentwickelt und bei Bedarf an die individuellen Anforderungen unserer Geschäftspartner angepasst. Unser Tätigkeitsspektrum umfasst zudem individuelle Datenanalysen, Beratung sowie Wissenstransfer im Rahmen von Vorträgen und Seminaren in den Bereichen Social Media Monitoring, Risikomanagement / Bonitätsprüfung und künstliche Intelligenz.
Nebendem engagiert sich Prof. Dr. Aaron Mengelkamp als Vorstand für Aus- und Weiterbildung beim Bundesverband CreditManagement e.V.
2021
Nach verschiedenen Stationen in der Versicherungswirtschaft wurde Aaron Mengelkamp zum 01.10.2021 als Professor für Wirtschaftsinformatik an die Hochschule Hannover berufen und führte die Forschungsarbeiten im Themengebiet „Informationen zur Bonitätsprüfung auf Basis von Daten aus sozialen Medien“ fort.
Aktuelle Erkenntnisse und Studien finden Sie hier.
Beispielsweise wurde analysiert, inwiefern sich Bonitätsprüfungen von Unternehmen in Situtationen mit sich schnell verändernden Rahmenbedingungen wie z. B. der Corona-Pandemie auf Basis von Daten aus sozialen Medien weiterentwickeln lassen (vgl. z. B. Mengelkamp et al. 2023 S. 181-190 / Mengelkamp 2022 S. 69-90). Eine weitere Studie wurde in Kooperation mit einem führenden deutschen Automobilhersteller durchgeführt, im Rahmen derer Daten aus sozialen Medien verwendet wurden, um die (finanzielle) Stabilität von Zulieferbetrieben zu bewerten (vgl. Mengelkamp / Vogel 2023 S. 55-75).
Aktuelle Erkenntnisse und Studien finden Sie hier.
Beispielsweise wurde analysiert, inwiefern sich Bonitätsprüfungen von Unternehmen in Situtationen mit sich schnell verändernden Rahmenbedingungen wie z. B. der Corona-Pandemie auf Basis von Daten aus sozialen Medien weiterentwickeln lassen (vgl. z. B. Mengelkamp et al. 2023 S. 181-190 / Mengelkamp 2022 S. 69-90). Eine weitere Studie wurde in Kooperation mit einem führenden deutschen Automobilhersteller durchgeführt, im Rahmen derer Daten aus sozialen Medien verwendet wurden, um die (finanzielle) Stabilität von Zulieferbetrieben zu bewerten (vgl. Mengelkamp / Vogel 2023 S. 55-75).
2013 – 2017
Erste Experimente und Studien, in welchen Mehrwerte bei der Integation von Daten aus sozialen Medien in Firmenkundenkreditwürdigkeitsprüfungen nachgewiesen konnten, führte Aaron Mengelkamp als wissenschaftlicher Mitarbeiter an der Georg-August-Universität Göttingen durch.
Im Rahmen der Datenanalysen konnte nachgwiesen werden, dass die Stimmung in den Textdaten von sozialen Medien vor Unternehmensinsolvenzen signifikant schlechter ist als in solventen Vergleichsgruppen. Unternehmen lassen sich zudem auf Basis von Daten aus sozialen Medien, als zukünftig solvent oder insolvent klassifizieren (vgl. z. B. Mengelkamp et al. 2015).
Mit Hilfe von maschinellen Lernalgorithmen lassen sich die besten Ergebnisse bei der automatisierten Textdatenanalyse und darauf basierenden Unternehmensklassifikation erzielen. Auf Basis von Experteninterviews wurden zudem erste Anforderungen an eine Software für die Analyse von Daten aus sozialen Medien und deren Integration in Bonitätsprüfungen von Unternehmen erhoben sowie in ersten Prototypen implementiert und evaluiert (vgl. z. B. Mengelkamp 2017).
Im Rahmen der Datenanalysen konnte nachgwiesen werden, dass die Stimmung in den Textdaten von sozialen Medien vor Unternehmensinsolvenzen signifikant schlechter ist als in solventen Vergleichsgruppen. Unternehmen lassen sich zudem auf Basis von Daten aus sozialen Medien, als zukünftig solvent oder insolvent klassifizieren (vgl. z. B. Mengelkamp et al. 2015).
Mit Hilfe von maschinellen Lernalgorithmen lassen sich die besten Ergebnisse bei der automatisierten Textdatenanalyse und darauf basierenden Unternehmensklassifikation erzielen. Auf Basis von Experteninterviews wurden zudem erste Anforderungen an eine Software für die Analyse von Daten aus sozialen Medien und deren Integration in Bonitätsprüfungen von Unternehmen erhoben sowie in ersten Prototypen implementiert und evaluiert (vgl. z. B. Mengelkamp 2017).
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