INKASSO – Die Krux mit der Zahlungsmoral

Dass die Zahlungsmoral im Online-Handel zu wünschen übriglässt, ist kein Geheimnis. Deshalb will das e-commerce magazin von Inkasso-Unternehmen wissen, wie sie die gegenwärtige Lage einschätzen, aber auch, wie sich das digitale Zeitalter im Mahnwesen niederschlägt – Stichwort künstliche Intelligenz.

Wir haben nachgefragt ...

Wie sieht es aktuell mit der Zahlungsmoral der Deutschen aus? Ist sie Ihrer Einschätzung nach in den letzten Jahren schlechter geworden?

Taugt ein freundlich gehaltenes Mahnwesen als Kundenbindungstool?

Künstliche Intelligenz ist das große Thema der nächsten Jahre. Ist es auch eine Technologie für Inkasso-Unternehmen?

Setzen Sie bereits künstliche Intelligenz im Mahnwesen ein oder planen Sie es?

► Einkaufen macht Spaß. Das Bezahlen weniger. Vor allem der Online-Handel hat mit einer stetig sinkenden Zahlungsmoral zu kämpfen. Dabei steckt ein Teil des Problems im OnlineHandel selber: nie war es einfacher, nie bequemer, online zu shoppen: professionellere Shops, gutes SEO-Ranking und eine komfortable Usability machen’s möglich. Die Folge ist ein immer unkontrollierteres Konsumverhalten.

Vor allem die Generation Z überschätzt ihre finanziellen Kapazitäten und macht zunehmend Schulden, wie die traditionelle Herbstumfrage des Bundesverbands Deutscher Inkasso-Unternehmen e. V. (BDIU) unter seinen Mitgliedern festgestellt hat. Aber auch bei den Erwachsenen von heute ist die Zahlungsbereitschaft im Online-Handel bedenklich lax, obwohl viele Verbraucher finanziell besser dastehen als früher. Fällige Rechnungen werden häufig erst viel später als vereinbart beglichen und zuweilen überhaupt nicht. Für 2019 befürchten zahlreiche Inkassounternehmen, dass der NegativTrend weiter anhalten wird, auch weil damit gerechnet werden muss, dass die Konjunktur nachlässt.

Das e-commerce magazin hat ausgewählte Inkasso-Unternehmen nach ihrer Erfahrung mit der Zahlungsmoral der Deutschen gefragt. Außerdem hat uns interessiert, ob und wie man mit künstlicher Intelligenz arbeitet, um etwa angesichts steigender Zahlungsausfälle die eigenen Mitarbeiter zu entlasten.

Was die Zahlungsmoral der Konsumenten unsere Kunden angeht, können wir bei Arvato Financial Solutions keinen Trend ausmachen. Wir sehen einen wachsenden Anteil von kreditorientiertem Konsum, der durch das Angebot komfortabler Zahlarten ermöglicht wird. Ebenso nimmt der vorsätzliche Betrug zu. So spielt der Identitätsbetrug eine immer größere Rolle im Online-Handel. Das betrifft einfache Betrugsmuster, bei denen mit erfundenen Daten gearbeitet wird, aber wir sehen auch gut organisierte professionelle Betrüger, die mit im Darknet erworbenen Kreditkartendaten arbeiten. Im Forderungsmanagement untersuchen wir kontinuierlich alle Forderungen nach Betrugsauffälligkeiten. Hierfür nutzen wir unser Smart-Fraud-AnalyzerTool, das mit Hilfe selbstentwickelter Algorithmen betrugsauffällige Akten erkennt und zur Prüfung markiert.

Ein freundlich gehaltenes Mahnwesen ist für uns die wichtigste Grundlage konstruktiver Kommunikation mit den Verbrauchern. Je besser der Prozess die Wünsche und Bedürfnisse der Endkunden berücksichtigt, desto größer ist die Wahrscheinlichkeit, einen Inkassofall in einen Zahlungseingang umzuwandeln und einen Kunden zu erhalten.

Es gibt vielfältige Gründe, warum Rechnungen nicht bezahlt werden. Ein guter Inkasso-Prozess sieht vor, diese Gründe zu eruieren und so die Grundlage für eine konstruktive Lösung zu finden.

Grundsätzlich haben im E-Commerce die Zahlungsausfälle bei den jüngeren Käufern zugenommen. Es entstehen Risiken durch eine verstärkte Nutzung der Online-Angebote und eine falsche Einschätzung der dafür vorhandenen finanziellen Mittel. Hier sind Lösungen gefragt, die den jungen Kunden Hilfestellung für einen besseren Umgang mit ihren Ressourcen geben. Dafür existieren bereits gute Ansätze mit neuen Apps, die den Kunden einen besseren Überblick über ihre finanziellen Mittel geben und das Ausgabeverhalten analysieren. Gerade wenn wenig Mittel vorhanden sind, ist ein verantwortungsvoller Umgang sehr wichtig, um nicht in eine Schuldenfalle zu geraten. Wer das bereits früh lernt und bei Problemen unterstützt wird, Lösungen zu finden, wird langfristig finanziell stabiler sein.

Bei unserer Inkasso-Arbeit nutzen wir schon lange Entscheidungslogiken, die auf verschiedenen technischen und mathematischen Verfahren basieren. Diese garantieren heute schon eine hohe Treffsicherheit. Ob ein Kosteneinsatz beispielsweise überhaupt wirtschaftlich sinnvoll ist, kann so deutlich treffsicherer eingeschätzt werden. Dabei prognostizieren wir das Zahlungsverhalten in jeder einzelnen Akte auf Basis des Erfahrungsschatzes aus Millionen von bereits bearbeiteter Akten. KI-Technologien, sei es Advanced-AnaylsticsMethoden oder Machine-Learning-Algorithmen, erweitern nun das Toolset, um diese Entscheidungslogiken noch mehr zu verbessern. Generell benötigen KI-Technologien zahlreiche reale Testdatensätze. Und auch dann bedarf es weiterhin des gesunden Menschenverstands, der justieren und definieren muss, welche Entscheidungspunkte relevant sind.

Selbstverständlich beschäftigen wir uns mit dem Einsatz von KI-Technologien im Mahnwesen. Im Posteingangsmanagement helfen sie, Anliegen zu erkennen und damit die Eingangspost zu klassifizieren. Im Bereich der Beitreibungsstrategien unterstützt KI dabei, unsere Bewertungsverfahren zu verbessern, um etwa über Botschaft, Kanal und Timing für bestimmte Schuldner zu entscheiden. Die KI-Technologien werden in enger Verbindung mit klassischen Entscheidungsverfahren eingesetzt. Einfache Entscheidungsmuster übernimmt das regelbasierte System, die komplexen Entscheidungen werden von Score-Verfahren oder Advanced- Analytics-Methoden übernommen. ║

SVEN SCHNEIDER Senior Vice President Operations Collection Germany bei Arvato Financial Solutions

Auf jeden Fall hat eine wertschätzende Ansprache und eine lösungsorientierte Kommunikation im Mahnwesen positive Auswirkungen auf die Einstellung der Kunden zu dem Unternehmen, dem sie Geld schulden. Freundlichkeit zahlt sich aus – für die Zahlung der offenen Beträge wie auch für die Kundenbindung.

Logische Verknüpfungen und selbstlernende Systeme können auch im Inkasso-Bereich eingesetzt und ergebnisorientiert ausgebaut werden. Dabei ist nicht zu unterschätzen, dass ein großer Teil der gewünschten Handlungen bei den Kunden emotional ausgelöst wird. Hier liegen bisher die Schwächen der KI.

Bei der Wahl der Kommunikationsform und -mittel, den Zahlungsangeboten oder der Betrugserkennung nutzen wir intelligente Lösungen, die wir mit dem Input aus der Reaktion der Kunden zunehmend automatisiert verfeinern werden. ║

KLAUS KUHLMANN Geschäftsführer ConKred Inkasso GmbH, Hamburg

Hier sehen wir eher eine Konstante: 2018 wurden 79 Prozent aller Rechnungen termingerecht bezahlt, im Vorjahr waren es 80 Prozent. Der Rechnungskauf ist mit 70 Prozent Marktanteil im E-Commerce weiterhin die bevorzugte Zahlart der Deutschen. Hier besteht also ein großer Handlungsspielraum für Digitalisierung und bessere Erfolgsquoten.

Man sollte es besser so formulieren: Wer im Mahnwesen nicht kundenorientiert – freundlich, digital und personalisiert – kommuniziert und agiert, wird teuer akquirierte Kunden verlieren.

Im Forderungsmanagement gibt es derzeit zwei große Herausforderungen, die eng miteinander verbunden sind: Die generelle Digitalisierung und unterschiedliche Bedürfnisse der jeweiligen Zielgruppen. So wollen Unternehmen eine bessere Kundenbindung, eine höhere Realisierung und niedrigere Kosten erreichen – alle drei Ziele können nicht mit derselben Priorität behandelt werden. Hier kann der Einsatz von KI-gestützter Technologie die drei Ziele flexibel austarieren.

Unsere Software-Plattform für digitales Forderungsmanagement setzt KI für die kontinuierliche Optimierung der Ergebnisse ein. Machine-Learning-Algorithmen analysieren bisherige Aktionen und passen diese basierend auf Erfolgen an – der Fokus liegt auf dem Zeitpunkt der Ansprache sowie dem Kommunikationskanal. Hat beispielsweise ein Kunde eine SMS zwar um 8.30 uhr morgens erhalten, diese aber erst um 14 Uhr gelesen, so notiert das System selbstlernend den besten Zeitpunkt zur Ansprache für den darauf folgenden Dialog.

Das macht die Ansprache individuell und smart zugleich, was sich in besseren Realisierungsquoten, niedrigeren Kosten und einer höheren Kundenzufriedenheit bemerkbar macht. ║

SEBASTIAN HOOP Geschäftsführer von collect.ai