KI-Training & Datensammlung für das Forderungsmanagement-Modell
KI-Training & Datensammlung für das Forderungsmanagement-Modell
Um ein wirklich intelligentes, selbstlernendes Forderungsmanagement zu entwickeln, braucht die KI hochwertige & vielfältige Datenquellen. Dieses Dokument beschreibt, wie die Modelle trainiert werden und welche Daten erfasst & verarbeitet werden, um Unternehmen echte Mehrwerte zu liefern.
Welche Daten sind für das KI-Training relevant?
Historische Finanzdaten & Zahlungshistorien
- Buchhaltungs- & Rechnungsdaten:
- Fälligkeiten vs. tatsächliches Zahlungsdatum
- Mahnzyklen & bisheriges Zahlungsverhalten von Kunden
- Inkasso- & Rechtsfälle:
- Welche Mahnstrategien haben bisher funktioniert/nicht funktioniert?
- Wann sind Kunden ab wann nicht mehr zahlungsfähig?
- Zahlungsausfälle & Bonitätsprobleme:
- Daten von externen Kreditagenturen (z. B. KSV, Schufa)
- Banken- & Leasinghistorie
Open Banking & Echtzeit-Kontodaten (nach Kundenfreigabe)
- Direkter Zugriff auf Bankkonten (PSD2-API):
- Einnahmen-Ausgaben-Verhalten in Echtzeit
- Liquiditätstrends: Erkennung, wann der Kunde am zahlungsfähigsten ist
- Cashflow-Prognosen basierend auf regelmäßigen Zahlungseingängen
Kundenkommunikation & Verhalten (NLP-Analyse)
- Analyse von E-Mails, Mahnungen & Kundenantworten:
- Erkennen, ob Kunden zahlungsbereit oder eher abweisend reagieren
- Emotionserkennung: Höflich, verärgert, ignorierend, verhandlungsbereit?
Branchen- & Makroökonomische Daten
- Vergleich mit ähnlichen Unternehmen & Branchen:
- Ist der Schuldner besonders risikobehaftet für seine Branche?
- Vergleicht sich das Zahlungsverhalten mit anderen Unternehmen in der Region?
Wie wird die KI trainiert?
Supervised Learning – Lernen aus echten Zahlungsdate
- Model: XGBoost or Neural Networks (LSTM, RNN)
Daten:
- Alte Rechnungen & Zahlungsausfälle
- Zahlungshistorien von Kunden
- Historische Mahnverläufe
Ziel:
- KI erkennt Muster, wann & warum Kunden zahlen oder nicht zahlen
- Entwickelt automatisch neue Mahnstrategien für jeden Kundentyp
Reinforcement Learning – Selbstoptimierung durch Tests
- Modell: Reinforcement Learning Agent mit simulierten Schuldnern
Daten:
- Simulierte Mahnprozesse mit unterschiedlichen Eskalationsstufen
- Belohnungssystem: Was bringt die höchste Zahlungseingangsrate?
Ziel:
- KI probiert verschiedene Mahnstrategien & optimiert sich selbst
- System erkennt, wann „sanfte Mahnungen“ besser sind als „harte Maßnahmen“
Unsupervised Learning – Verhaltenscluster erkennen
- Modell: K-Means Clustering für Kundengruppen
Daten:
- Typische Schuldnermuster (Schnellzahler, Zögerer, Wiederholungstäter)
- Abweichungen vom typischen Zahlungsverhalten
Ziel:
- System erkennt automatisch Risikogruppen & individuelle Mahnstrategien
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Welche Vorteile hat das für Unternehmen?
Unternehmen erhalten eine KI, die selbstständig lernt & sich verbessert.
- Frühwarnsystem für Zahlungsausfälle → Unternehmen wissen vorab, welche Rechnungen riskant sind
- Personalisierte Mahnstrategien → Kein Standard-Mahnprozess, sondern individuelle Zahlungsmodelle
- Bessere Cashflow-Prognosen → Unternehmen können ihre Liquidität präziser planen
- Automatische Anpassung an neue Marktentwicklungen → KI wird mit jedem Kunden & jeder Zahlung schlauer