我们的仪表板使用历史数据来预测未来付款缓慢和业务失败的可能性，以帮助企业管理风险和做出决策，例如授予信用。我们知道，在当前的环境下，做出这些决定比以往任何时候都更加困难。
我们的预测分数使用付款历史记录和财务业绩等有形因素来评估与特定公司开展业务的风险水平，并使用来自 30,000 多个来源的数据。我们的分数和评级的关键数据来源包括公司账户、商业支付数据、公司债券、法庭信息以及预示失败开始的事件。
COVID-19 和员工休假正在影响一些源数据的可用性，例如公司账户记录 巴西电报数据库 以及法庭上发生的处理延迟。因此，我们预计分数和等级的变化将会减少，直到商业交易和官方备案恢复正常。
我们仍在从其他来源获取数据，但我们预计分数变化的频率会降低，直到锁定结束并且业务活动开始再次恢复正常。我们的数据科学家正在利用他们的技能和分析能力来帮助公共和私营部门的组织。
自病毒爆发以来，我们的经济学家团队已调整了约 70 个国家的风险评级，并继续编写报告以支持在全球范围内跨多个地区运营的企业。
在此期间，我们建议客户在设置客户信用限额时，将我们的分数与其他因素结合使用，例如现有的暴露水平以及 COVID-19 对当前工作实践的已知影响。
我们评分方法的改变可能会影响我们的客户和评分相关的公司。我们决定目前不改变现有的信用评分和限额模型。
当我们通过数据供应链收到更新时，分数将会发生变化，我们将密切关注情况。
个别企业中无法包含在自动化仪表板中的非统计事件可能会通过我们的分数审核流程进行审核、调整和覆盖。目前我们不会改变现有的分数覆盖模型。我们将在现有政策和正常业务范围内考虑并要求采取行动。
为了补充我们现有的评分模型，我们正在开发新的 COVID-19 影响指数来支持我们的客户。 Dun & Bradstreet COVID-19 影响指数补充了 Dun & Bradstreet 风险评分，并提供了有关该流行病对公司运营活动及其供应商和客户网络的潜在影响的见解。