Traditionelle KI-Analysen und generative KI schreiben das Playbook für Debitorenbuchhaltung neu, automatisieren alles von der Rechnungsstellung bis zum Inkasso und erschließen gleichzeitig neue Ebenen an Einblicken und Kundenbindung. Aber wie trennt man Hype von realen Auswirkungen? Und wie gehen Sie mit der Einführung von KI um, während Sie gleichzeitig Risiken managen und Transparenz gewährleisten?
Holen Sie sich diese und weitere Antworten vom KI-Finanzexperten und Autor des Buches AI Mastery for Finance Professionals, Glenn Hopper. Glenn ist der Gastredner in einem Webinar, das kürzlich von mir, Bob Purcell, CFO bei Billtrust, veranstaltet wurde. Wenn Sie die Veranstaltung verpasst haben, finden Sie hier eine kurze Zusammenfassung unserer Diskussion und der wichtigsten Erkenntnisse.
2025: Das Jahr der agentischen KI
Eine der wichtigsten übergeordneten Erkenntnisse war diese mutige Aussage: 2025 ist das Jahr der Agentic AI."Jeder möchte über autonome Agenten sprechen", sagte Glenn und erklärte, dass virtuelle Assistenten immer leistungsfähiger werden und in der Lage sind, alleine zu handeln. Agentische KI ist die neueste Entwicklung der KI. Autonome virtuelle Assistenten oder „Agenten“ revolutionieren eine Vielzahl traditionell manueller Debitorenbuchhaltung-Aufgaben und -Workflows.
In den vergangenen Jahren erhielt Glenn mehr Anfragen für KI-Training. In diesem Jahr erhält er jedoch vermehrt Anfragen für Beratungsaufträge für KI-Implementierungen. "Ich höre sogar von mehr finanziellen Boni auf der Grundlage von KI-Implementierungsprojekten. Bis 2026 werden wir einen viel stärkeren Einsatz von KI in der gesamten Debitorenbuchhaltung sehen", sagte er und fügte hinzu, dass alle im Webinar besprochenen Automatisierungsfunktionen heute auf dem Markt verfügbar sind.
"AR ist ein Bereich, der reif für KI ist", sagte er. Das liegt daran, dass die Debitorenbuchhaltung einfachen regelbasierten Systemen folgen kann – denken Sie an Zahlungsrichtlinien und -bedingungen oder Abstimmungen, die ähnliche Werte finden und abgleichen. Bei diesen Regeln handelt es sich um vordefinierte Leitplanken, denen KI-Systeme problemlos folgen können.
Aber bei aller Leichtigkeit der Innovation hatte Glenn auch eine klare Warnung vor KI.
Nicht jede Automatisierung ist Agentic AI. Anbieter möchten jedes Automatisierungstool als Agenten bezeichnen, der auf Agentic AI basiert. Aber das ist es nicht. Um ein Agent zu sein, muss das KI-Modell in der Lage sein, eine Herausforderung zu durchdenken und eine Lösung zu finden.
Glenn Hopper, Leiter der KI-Forschung und -Entwicklung, Eventus Advisory Group
Erfahren Sie mehr in diesem Leitfaden zu Agentic AI
KI in Debitorenbuchhaltung: Herausforderungen und Anwendungsfälle
Unsere Diskussion befasste sich mit den allgemeinen Herausforderungen, mit denen traditionelle Debitorenbuchhaltung-Workflows konfrontiert sind, wie z. B. manuelle Prozesse, ineffiziente Inkasso, eingeschränkte Cashflow-Transparenz und unpersönliche Kundeninteraktionen. Eine kurze Umfrage zeigte, dass manuelle Prozesse heute die größte Herausforderung in der Debitorenbuchhaltung unter den Teilnehmern sind.
Glenn erklärte, wie KI diese Probleme angeht, indem sie Aufgaben automatisiert, Inkasso optimiert, Zahlungstermine vorhersagt und die Kundenkommunikation personalisiert.
Manuellen Prozessen mangelt es an Transparenz. Sobald Sie sie automatisiert haben, beseitigen Sie Silos und Hindernisse für die Transparenz. Dann können die Daten fließen.
Glenn Hopper, Leiter der KI-Forschung und -Entwicklung, Eventus Advisory Group
Die KI kann dann die Muster und Nuancen erkennen, die tief in umfangreichen Datensätzen zu finden sind, und fortschrittliche Analysen viel schneller durchführen als das menschliche Gehirn. "Menschen brauchen Graphen, um Beziehungen zwischen Datensätzen zu verstehen, aber KI nicht", fügte er hinzu. Jetzt müssen die Menschen die schwierige geistige Arbeit nicht mehr leisten. Stattdessen erhalten sie eine Liste mit priorisierten Maßnahmen, die sie ergreifen müssen. "Das Ergebnis ist ein vorausschauender und strategischer Betrieb."
Wir haben detaillierte Beispiele für KI-Anwendungen in Debitorenbuchhaltung untersucht, darunter:
- Automatisierung der Rechnungsstellung: KI optimiert die Erstellung und Zustellung von Rechnungen, füllt Details automatisch aus, kennzeichnet Fehler und gleicht Dokumente für den Abgleich ab, wodurch manuelle Fehler erheblich reduziert und die Abrechnungszyklen beschleunigt werden. "Eine der besten Möglichkeiten, die Außenstandsdauer zu reduzieren, besteht darin, zum Zeitpunkt der Rechnungsstellung genau zu sein", erklärt Glenn.
- KI-gesteuerte Liquiditätsprognosen: Die Automatisierung verbessert die Bargeldtransparenz und KI fördert die Prognosegenauigkeit, indem sie Zahlungszeiten mit einer Genauigkeit von über 90 % vorhersagt und gefährdete Konten identifiziert. "Aber wenn Sie Ihre Daten [aufgrund manueller Aufgaben] nicht verfolgen können, werden Sie die Vorteile der KI verpassen", erklärte er. "Alles in der KI beginnt mit Daten, und das System ernährt sich kontinuierlich von neuen Daten. Es ist alles dynamisch."
- Strategien zur Kundensegmentierung: KI segmentiert Kunden auf der Grundlage des Zahlungsverhaltens, priorisiert Konten mit hohem Risiko und passt Kommunikationskanäle und -töne für verbesserte Inkasso und Kundenbeziehungen an. Gemeinsame Segmente werden auf der Grundlage von Verhaltensweisen (z. B. Zahlungsmustern), Risikobewertungen (einschließlich Zahlungs- und Kreditrisiken), Kommunikationsansätzen (z. B. Kanalpräferenzen und dem Ton in Inkassoerinnerungen) sowie der Prioritätsbewertung für Kunden mit hohem Risiko oder hohem Wert organisiert.
- KI in der Streitbeilegung: Generative KI automatisiert routinemäßige Streitbeilegungsaufgaben, verfasst personalisierte Antworten und ermöglicht es intelligenten Chatbots, Kundenanfragen zu bearbeiten. KI kann Streitfallanalysen, die Generierung von Antworten und eine autonome Triage durchführen, um Anfragen zu interpretieren und Lösungen einzuleiten sowie komplexe Fälle bei Bedarf zu eskalieren.
Vorteile und Überlegungen zur Einführung von KI
In unserer Diskussion wurden auch die Vorteile der Implementierung von KI in Debitorenbuchhaltung hervorgehoben, wie z. B. Effizienzsteigerung, weniger Fehler, schnellere Reaktionszeiten und ein verbessertes Kundenerlebnis. Glenn wies auf wichtige Überlegungen für die Einführung von KI hin, darunter der Aufbau von Vertrauen in die KI-Entscheidungsfindung, die Sicherstellung der Datenqualität, die Integration in bestehende Systeme und die Aufrechterhaltung der menschlichen Aufsicht.
Die intelligente Dokumentenverarbeitung ist laut Glenn ein wesentlicher Vorteil, und fügt hinzu, dass optische Zeichenerkennung (OCR) und maschinelles Lernen (ML) zusammenarbeiten, um:
- unstrukturierte Daten präzise über ein Meer verschiedener Formate zu extrahieren,
- Informationen für die Anwendung von Bargeld abgleichen,
- und gleichzeitig werden Diskrepanzen zur Anomalieerkennung identifiziert.
"Es gibt eine Menge unüberwachtes Training mit ML", sagte er, was erklärt, warum sich die KI heute schneller weiterentwickelt. Generative KI ist ebenso vorteilhaft. "GenAI ist enorm effizient. Jetzt müssen Sie sich keine Gedanken mehr über die richtige Sucheingabe machen – Sie stellen nur noch Fragen in einfacher Sprache."
Effizienz ist nicht der einzige Treiber von KI. Beim ROI geht es nicht darum, Personal zu entfernen, sondern darum, datengestützte Entscheidungen zu treffen.
Implementierungs-Roadmap für KI-basierte Lösungen für die Debitorenbuchhaltung
Um Unternehmen den Einstieg in KI in Debitorenbuchhaltungslösungen zu erleichtern, skizzierte Glenn vier praktische Schritte für die Einführung, die dazu beitragen können, einen starken Return on Investment zu gewährleisten:
- Bereiten Sie Ihre Dateninfrastruktur vor: Bereinigen und vereinheitlichen Sie Debitorenbuchhaltungsdaten, richten Sie Data Governance ein und stellen Sie die Datenbereitschaft sicher.
- Wählen Sie die richtige Technologie und die richtigen Partner: Wählen Sie KI-Tools aus, die sich in bestehende Systeme integrieren lassen und mit erfahrenen Anbietern zusammenarbeiten.
- Vermeiden Sie häufige Fallstricke: Beginnen Sie mit Anwendungsfällen mit hoher Wirkung, verfolgen Sie einen schrittweisen Ansatz, investieren Sie in Schulungen und behalten Sie die menschliche Aufsicht bei.
- Möglichkeiten zur kontinuierlichen Verbesserung: Glenn förderte kontinuierliche Verbesserung und Innovation, indem er KI-Modelle überwachte, das Kundenverhalten analysierte, KI zur Betrugserkennung erforschte und Kreditrichtlinien optimierte. "Es kann zu Modellabweichungen kommen. Nur weil KI-Modelle heute funktionieren, heißt das nicht, dass sie kontinuierlich genaue Vorhersagen treffen werden. KI ist nicht darauf eingestellt, es zu vergessen und es zu vergessen", sagte er.
KI ist kein Set-it-and-forget-it-Ding. Man muss ständig evaluieren.
Verpassen Sie nicht die Gelegenheit, von einem führenden KI-Experten in der Finanzbranche zu hören. Hören Sie sich das Webinar hier an.
Der nächsten Welle der KI-Automatisierung immer einen Schritt voraus sein
KI transformiert Lösungen und Abläufe in der Debitorenbuchhaltung und bietet Finanzfachleuten praktische Anleitungen, um Effizienz, Genauigkeit und Kundenzufriedenheit zu steigern. Aber Führungskräfte müssen weiter lernen, um mit den rasanten Fortschritten in der Finanzautomatisierung Schritt zu halten.
