KI-Training & Datensammlung für das Forderungsmanagement-Modell
KI-Training & Datensammlung für das Forderungsmanagement-Modell
Für die Entwicklung eines leistungsstarken, selbstlernenden Forderungsmanagement-Systems benötigt die KI hochwertige und vielfältige Datenquellen. Unser KI‑Training und Datensammlung zeigt, wie die Modelle geschult werden und welche Daten gesammelt und verarbeitet werden, um Unternehmen echten Mehrwert 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