HINTERGRUND en von Zahlungsdienstleistern bereitgestellt werden . Dabei werden selbst nicht standardisierte Zahlungen und Formate automatisch konvertiert und für den Abgleich verarbeitbar gemacht .
Credit Management Mit gleicher Technologie analysieren Credit Manager riesige Datenmengen und führen genauere Risikoermittlungen durch . KI-gestützte Bonitäts-Scorings etwa können die Performance von Kunden durch variable Bewertungskriterien automatisch in vereinheitlichte Risikostatistiken übersetzen . Intelligente Automatisierung spart auch im Credit Management Zeit für Kerntätigkeiten , etwa die Bearbeitung und Genehmigung von Kreditlimit-Anträgen . Außerdem erweitern Credit Manager ihr Instrumentarium für Finanzanalysen , Kreditversicherungen oder die Integration von Kreditauskunfteien für eine größere Datenbasis .
Rechnungsstellung Eine automatisierte Rechnungsstellung trägt in hohem Maße zur Kundenzufriedenheit und zur Effizienz des Forderungsmanagements bei . Unternehmen erreichen ihre Kunden für die Fakturierung , Rechnungsstellung oder Mahnungen über jeden Kanal ( E-Mail , SMS , WhatsApp oder auch Papier ) und ermöglichen so die sofortige Online-Zahlung . Kunden wählen dabei ihre bevorzugte Zahlungsmethode . Individuelle Kundenportale oder mobile Apps mit kanalübergreifend synchronisiertem Status sind für viele Unternehmen ebenso eine Option wie diverse Zahlungsoptionen ( Karten , PayPal , Zahlungsauslösung über PSD2 und Open Banking API ).
Forderungsmanagement Intelligente Automatisierung unterstützt Forderungsmanager außerdem bei hauseigenen Mahnverfahren : von Telefon-Inkasso , Zahlungszusagen , Fälligkeitsverlängerungen und Ratenzahlungs- oder Stundungsvereinbarungen bis hin zur Auslagerung der Beitreibung , Eskalationen oder Abschreibungen .
Viele dieser Maßnahmen können automatisch ausgelöst und robotergestützt ausgeführt werden – in Abhängigkeit von Kundenverhalten , Schwellenwerten , Zeitvorgaben oder Eskalations-Workflows . In ähnlicher Weise können Unternehmen von KI-gestützten Bewertungsmodellen für das Forderungsmanagement profitieren , die bereits eingeführte Geschäftsregeln mit ML kombinieren .
Erstklassige Kennzahlen Darüber hinaus kann eine digitalisierte Debitorenbuchhaltung auf andere wichtige Kennzahlen zugreifen . Wird , wie die Experten von Serrala zeigen , der gesamte Lebenszyklus der Debitorenbuchhaltung automatisiert , lassen sich unternehmens-individuelle Kennzahlen definieren , die eine gezielte Messung des Erfolgs von Geschäftsprozessen ermöglichen . Insgesamt lassen sich so Automatisierungsraten von mehr als 85 Prozent erzielen – bei der Zahlungszuordnung sogar bis 99 Prozent und beim Zahlungsabgleich 100 Prozent . Branchenübergreifend können Unternehmen Forderungslaufzeiten um durchschnittlich bis zu zehn Tage verkürzen .
Nicht zuletzt führen verbesserte Zusammenarbeit und mehr zentrale Sichtbarkeit im Forderungsmanagement zu einer Effizienzsteigerung von bis zu 50 Prozent . Klärungsfallmanager etwa berichten , dass die Zeit für die Kodierung von Abzügen durch automatische Informationserfassung und -Verarbeitung um 60 Prozent reduziert werden konnte .
Fazit : Die Debitorenbuchhaltung wird digital Globale Unternehmen benötigen digitale Lösungen , die zentralisierten Zugriff auf Informationen im gesamten Unternehmen ermöglichen und damit Remote- und Hybrid-Arbeit unterstützen . Hierin liegt der Schlüssel zur Vermeidung von Zeit- und Informationsverlusten , zur Risikominimierung und zur Verbesserung von interner Kommunikation , Abstimmung und Entscheidungsfindung .
Andy Büch Serrala
VP Product Credit , Compliance & Collections
a . buech @ serrala . com
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