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Business, Finanz, Recht, Tools, Veranstaltung

Wenn die KI säumigen Schuldnern Zahlungsaufschub gibt

Rainer Demski, Sebastian Ludwig ©coeo

König Kunde & KI. Inkasso-Dienstleister coeo präsentierte auf seinem „Consumer Focus Summit“ neue Wege im Umgang mit den Kunden: KI-Tools genehmigen den Zahlungsverzug automatisch.

Der Release von ChatGPT durch OpenAI hat einen gewaltigen Hype um Machine Learning ausgelöst – und auch Inkasso-Dienstleister coeo hat dieses Thema in den Mittelpunkt seines diesjährigen Costumer Focus Summit gestellt. Im Rahmen des auch virtuell übertragenen Events sprachen 15 Gäste über KI und ihre Implikationen im Daily Business. Dazu gab es eine Vorführung einer KI, die einen Usecase erfolgreich bearbeitet. KI sei alternativlos, um als Unternehmen wettbewerbsfähig zu bleiben, so Sebastian Ludwig, CEO DACH der coeo Group: Man habe den Bereich in den letzten Jahren erfolgreich aufgebaut und sei nun europaweit Vorreiter.

Schuldner: „Ich kann nicht zahlen.“ KI: „Kein Problem!“

Kevin Yam, gelernter Physiker und als CITO bei coeo für den KI-Einsatz im Unternehmen zuständig, präsentierte auf der Bühne die neuen, KI-gestützten Lösungswege: Am Laptop tippt Yam die Worte „Hallo coeo, ich kann gerade nicht zahlen“ in das E-Mail-Textfeld und drückt auf Senden. In wenigen Sekunden erhält er eine maßgeschneiderte Antwort – und zwar (zumindest bei der Demonstration) eine aus Sicht des Schuldners erfreuliche: Der Zahlungsverzug wird automatisch genehmigt. Der Demo liegt ein Echt-Szenario zugrunde, wird betont.

Konkret sieht der E-Mail-Dialog laut coeo so aus:

Max Mustermann: „Hallo coeo, ich kann gerade nicht bezahlen. LG Max Mustermann”.

KI: “Hallo Max! Bitte nenne dein Aktenzeichen.”

Max Mustermann: “Mein Aktenzeichen lautet 4534”.

KI: “Vielen Dank für deine Hilfe! Jeder kann einmal in finanzielle Schwierigkeiten geraten. In Anbetracht deiner Situation gewähren wir dir einen Zahlungsaufschub. Bitte überweise den offenen Betrag bis zum 24.07.2024”.

Für die Antwort greift die KI auf den Schuldner-Akt zu

„Die KI verknüpft den E-Mail-Inhalt mit dem Aktenzeichen der Person und greift auf die Kommunikationshistorie zurück. Sie gewährt der Person einen Zahlungsaufschub bis zu einem bestimmten Datum, da sie erkennt, dass diese in finanziellen Schwierigkeiten steckt“, erklärt Yam. Die KI könne aufgrund der Akte und E-Mail beurteilen, welche Lösung für die betroffene Person die passende ist. „Derzeit kann die KI einfachere Anwendungsfälle bearbeiten, aber der nächste Schritt wird die Lösung komplexerer Fälle sein“, so Yam. Dieser Prozess soll künftig auch mit Spracheingabe möglich sein. coeos Ziel sei es, große Teile des Forderungsmanagements mit KI zu betreiben. Dafür setze man auf ein entsprechendes Team von KI-Entwicklern.

Die Ziele des KI-Einsatzes

Christian Waldheim, Co-CEO bei Credi2 aus Wien, war ebenfalls vor Ort: Credi2 ermögliche es Banken und Kreditkarteninstituten, ihren Endkunden „buy now, pay later“ Services anzubieten. „Für KI gibt es bei uns drei große Anwendungsfälle: Den Risikobereich, indem die KI einen Compliance- und Identitycheck durchführt. Die Kostenreduktion und die damit verbundene Skalierbarkeit, weil man hier und da nicht mehr externe Daten recherchieren muss, und drittens das Customer Onboarding. Man kann dem Kunden maßgeschneiderte Produkte anbieten wie zum Beispiel transparente Ratenpläne: ‘Zahle jetzt und spare dir so und so viele Euro. Wähle neun Monate statt zwölf Monate Ratenzahlung und spare dir so und so viel Geld.’ Das ist Ehrlichkeit und Kunden schätzen diese“, erklärt Waldheim. Diese Entwicklungen kommen aber nicht nur auf die Bankenwelt zu, heißt es.

Ähnlich sieht es die österreichische Gründerin Sofie Quidenus-Wahlforss mit ihrem Berliner Start-up Omnius. Ihr Unternehmen arbeitet an der Automatisierung von Versicherungsansprüchen. „Viele unserer Kunden bauen den Schadensprozess um den Experten herum. Es gibt Fälle, die einfach durch die KI durchlaufen. Dann gibt es komplexere Fälle, für die ich einen Experten brauche“, erklärt sie.

Bei manchen Schäden gehe es etwa nur um die Effizienz, etwa wenn man nach einem Verkehrsunfall ein Ersatzauto benötige. Aber es gebe auch komplexe Schäden wie etwa einen riesigen Wasserschaden, die ein längeres beratendes Gespräch erfordern. Demnach kann sich der Sachbearbeiter durch die Automatisierung gewisser Prozesse auf jene Bereiche fokussieren, die wirklich Expertise erfordern und zur Kundenbindung beitragen.

Die weiteren Teilnehmer

Weitere Vorträgen gab es von KI-Professor Patrick Glauner von der technischen Hochschule Deggendorf, Karin Gerhardy von Google, Wissenschaftsautor Ranga Yogeshwar, Keynotespeaker Bilal Zafar, Christian Temath von der Plattform KI.NRW, Steven Lemm von Ratepay, Jan Hansson von Klarna, Elias Reitter von coeo, Frank Hartmann von Payone, Nina Schwarz von Arag und Dietmar Schmidt von Mexxon.

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