Fortschritte in der künstlichen Intelligenz (KI) verändern die Art und Weise, wie Finanzfachleute Kundeninteraktionen innerhalb der Debitorenbuchhaltung verwalten, einem Bereich, der sich aufgrund seiner Wiederholung und seiner kritischen Anforderungen an Genauigkeit und Effizienz ideal für KI-gesteuerte Innovationen eignet. Zwei Schlüsseltypen von KI in Debitorenbuchhaltung (generativ und agentisch) treiben diese Transformation voran. Es ist jedoch wichtig, ihre unterschiedlichen Fähigkeiten zu verstehen: Die einfache Automatisierung von Aufgaben ist nicht immer gleichbedeutend mit dem Einsatz wirklich intelligenter, autonomer Agenten.
Generative KI und agentische KI in der Debitorenbuchhaltung verstehen
Generative AI
Generative KI bezieht sich auf künstliche Intelligenz, die in der Lage ist, originelle Inhalte (personalisierte E-Mails, schriftliche Mitteilungen, Bilder oder Code) zu erstellen. Innerhalb von Debitorenbuchhaltung generiert generative KI vor allem hochgradig personalisierte, natürlich klingende Kundeninteraktionen. Generative Modelle wie ChatGPT und Claude können beispielsweise maßgeschneiderte Zahlungserinnerungen oder individualisierte Outreach-E-Mails auf der Grundlage von Kundendaten und historischen Interaktionen erstellen, wodurch die Kundenbindung und Reaktionsfähigkeit erheblich verbessert werden.
Agentic AI
Agentic AI erweitert die KI-Fähigkeiten weiter, indem sie Aufgaben autonom ausführt, die normalerweise von menschlichen Mitarbeitern erledigt werden. Diese intelligenten Agenten analysieren selbstständig Daten, treffen Entscheidungen und führen bestimmte Aktionen aus, wie z. B. das automatische Versenden von Rechnungen, das Protokollieren von Streitigkeiten oder das Beantworten routinemäßiger Kundenanfragen. Im Wesentlichen funktioniert die agentische KI wie ein autonomes virtuelles Debitorenbuchhaltung-Teammitglied, das rund um die Uhr zur Verfügung steht, um spezifische, festgelegte und definierte Verantwortlichkeiten zu übernehmen.
Agentic AI erweitert die KI-Fähigkeiten weiter, indem sie Aufgaben autonom ausführt, die normalerweise von menschlichen Mitarbeitern erledigt werden.
Autonome Fähigkeiten sollten keinen Kontrollverlust bedeuten. Gestützte Prozesse gehen ungestützten Prozessen voraus. In der Regel klicken Debitorenbuchhaltung-Profis auf die Schaltfläche "Genehmigen", bevor Kunden-E-Mails gesendet werden, und Leitplanken werden erst entfernt, wenn die Maschine trainiert und vertraut wurde, um eine Vielzahl von Szenarien zu bewältigen.
Genehmigungsschaltflächen helfen Menschen, autonome Agenten zu trainieren und die Kontrolle über KI zu behalten.
Unterscheidung zwischen grundlegender Automatisierung und autonomen Agenten
Es ist jedoch entscheidend, echte autonome Agenten von grundlegenden Automatisierungstools oder Workflows zu unterscheiden. Die Automatisierung einfacher Aufgaben wie der Zahlungsabwicklung bedeutet nicht zwangsläufig, dass Sie intelligente, selbstgesteuerte KI-Agenten einsetzen. Echte agentische KI erfordert eine tiefere Entscheidungsfindung, adaptive Reaktionen und kontinuierliches Lernen aus Interaktionen, um ihre Leistung im Laufe der Zeit zu verbessern.
Generative und agentische KI sind zwar unterschiedlich, ergänzen sich aber eng. Generative KI bereichert die agentische KI, indem sie menschenähnlichere, nuanciertere Kundeninteraktionen ermöglicht.
Erfahren Sie mehr über die Entwicklung generativer und agentischer KI
Praktische KI-Anwendungen in der Debitorenbuchhaltung
Verbesserte Kundenkommunikation
- Personalisiertes Messaging: Generative KI erstellt einzigartige Nachrichten in großem Umfang unter Berücksichtigung der Zahlungshistorie jedes Kunden und der bisherigen Kommunikation. Diese Personalisierung fördert stärkere Beziehungen und ermutigt zum schnellen Handeln. Beispielsweise kann ein Kunde mit einem konsistenten Zahlungsdatensatz eine freundliche Erinnerung erhalten, während ein Kunde mit einer Historie von verspäteten Zahlungen eine Nachricht erhält, in der Support und flexible Zahlungsoptionen angeboten werden.
- Fortschrittliche Chatbots: KI-gestützte Chatbots, die mit Natural Language Processing (NLP) ausgestattet sind, können komplizierte Kundenanfragen bearbeiten, wie z. B. Anfragen nach Rechnungskopien oder Erklärungen zu verspäteten Gebühren. Auf diese Weise können Debitorenbuchhaltung-Profis ihre Zeit und ihr Fachwissen der Lösung komplexerer Kundenprobleme widmen und personalisierten Support bieten.
Effizientes Dispute Management
Automatisierte Lösung
Agentic AI wird die Debitorenbuchhaltung-Streitbeilegung revolutionieren, indem sie wichtige Aufgaben automatisiert, wie z. B. die Identifizierung des Streitgrundes, das Sammeln unterstützender Informationen und die Kommunikation mit dem Kunden. Dies würde durch den Einsatz von NLP und maschinellem Lernen geschehen, um Streitfälle zu protokollieren und zu kategorisieren, die erforderlichen Dokumente zu sammeln und Daten zu analysieren, um Diskrepanzen zu identifizieren. Bei routinemäßigen Streitigkeiten könnte die agentische KI selbstständig die notwendigen Schritte unternehmen, um das Problem zu lösen. Bei komplexen Streitigkeiten könnte die KI das Problem an menschliche Agenten weiterleiten, einen umfassenden Überblick und relevante Dokumentation bieten und bei Bedarf einen Menschen auf dem Laufenden halten.
Agentic AI wird die Debitorenbuchhaltung-Streitbeilegung revolutionieren, indem sie wichtige Aufgaben automatisiert
Klare Kommunikation
Generative KI kann verwendet werden, um Kunden in jeder Phase des Streitbeilegungsprozesses klare und prägnante Updates zu verfassen, um sicherzustellen, dass sie auf dem Laufenden gehalten werden und dass das Unternehmen ein professionelles Image beibehält. Wenn ein Kunde beispielsweise eine Rechnung aufgrund eines Fehlers im Abrechnungsbetrag anficht, könnte generative KI verwendet werden, um eine E-Mail-Antwort zu verfassen, die den Eingang des Streitfalls bestätigt, erklärt, dass er untersucht wird, und einen Zeitplan für die Lösung bereitstellt. Die KI kann auch verwendet werden, um Follow-up-E-Mails an den Kunden mit Updates über den Status des Streits und das voraussichtliche Lösungsdatum zu generieren.
Proaktives Kundenmanagement
Predictive Analytics für proaktives Eingreifen
Fortschrittliche Algorithmen des maschinellen Lernens (klassische KI) können historische Kundendaten, Zahlungsmuster und externe Faktoren analysieren, um potenzielle verspätete Zahlungen oder Streitigkeiten vorherzusagen. Diese frühzeitige Erkennung ermöglicht es Debitorenbuchhaltung-Teams, proaktiv mit Kunden in Kontakt zu treten, maßgeschneiderte Zahlungspläne oder Rabatte anzubieten und alle zugrunde liegenden Probleme anzugehen, bevor sie zu Inkassoproblemen eskalieren. Durch die Minderung von Risiken und die Vermeidung von Zahlungsverzögerungen können Unternehmen den Cashflow verbessern und Forderungsausfälle reduzieren.
Die frühzeitige Identifizierung ermöglicht es Debitorenbuchhaltung-Teams, proaktiv mit Kunden in Kontakt zu treten, maßgeschneiderte Zahlungspläne oder Rabatte anzubieten und alle zugrunde liegenden Probleme anzugehen, bevor sie eskalieren.
Personalisierte Kundeninteraktionen für mehr Zufriedenheit
KI-gesteuerte Analysen ermöglichen es Debitorenbuchhaltung, Kunden basierend auf ihrer Zahlungshistorie, ihren Vorlieben und ihrem Verhalten zu segmentieren. Diese Segmentierung ermöglicht eine personalisierte Kommunikation und Unterstützung, wie z. B. automatisierte Erinnerungen, die auf die individuellen Kundenbedürfnisse zugeschnitten sind, gezielte Angebote für Anreize für vorzeitige Zahlungen und maßgeschneiderte Streitbeilegungsprozesse. Durch die Bereitstellung eines persönlicheren und reaktionsschnelleren Erlebnisses können Unternehmen stärkere Kundenbeziehungen fördern, die Loyalität erhöhen und Reibungsverluste im Zahlungsprozess minimieren.
Intuitive Self-Service-Optionen für Komfort und Effizienz
KI-gestützte Agenten und Self-Service-Portale können Kunden 24/7 Zugriff auf Kontoinformationen, Zahlungsoptionen und Tools zur Streitbeilegung bieten. Diese intuitiven Plattformen können häufig gestellte Fragen beantworten, Kunden durch den Zahlungsprozess führen und sofortigen Support bieten – so wird der Bedarf an manuellen Eingriffen durch Debitorenbuchhaltung-Mitarbeiter reduziert. Durch die Automatisierung von Routineaufgaben und die Befähigung der Kunden, ihre Konten selbstständig zu verwalten, können Unternehmen Debitorenbuchhaltung-Abläufe rationalisieren, die Effizienz verbessern und das gesamte Kundenerlebnis verbessern.
10 Best Practices für die Implementierung von KI in AR
Finanzteams, die generative und agentische KI in Betracht ziehen, sollten sich an die folgenden Richtlinien für eine erfolgreiche Integration halten:
- Klare Ziele definieren: Skizzieren Sie klar und deutlich spezifische Herausforderungen der Debitorenbuchhaltung, die Sie mit KI angehen wollen, z. B. die Verkürzung der Streitbeilegungszeit oder die Steigerung der Kundenzufriedenheit.
- Priorisieren Sie die Datenqualität: Stellen Sie die Verfügbarkeit hochwertiger, konsolidierter Daten von ERP-, CRM- und E-Mail-Plattformen sicher, um eine effektive KI-gesteuerte Entscheidungsfindung zu ermöglichen.
- Fangen Sie klein an und skalieren Sie dann: Beginnen Sie mit Pilotprojekten, um KI-Fähigkeiten in kontrollierten Szenarien zu bewerten, bevor Sie sie in größerem Umfang einsetzen.
- Stellen Sie eine reibungslose Integration sicher: Entscheiden Sie sich für KI-Lösungen, die sich über APIs oder integrierte Konnektoren nahtlos in bestehende Finanzsysteme integrieren lassen.
- Behalten Sie die menschliche Aufsicht bei: Definieren Sie klar Eskalationsverfahren für KI-gesteuerte Aufgaben, um sicherzustellen, dass komplexe Probleme schnell an menschliche Spezialisten weitergeleitet werden.
- Investieren Sie in Schulungen: Klären Sie Ihr Team über die Rolle der KI bei der Erweiterung ihrer Aufgaben auf, anstatt menschliche Rollen zu ersetzen.
- Transparenz priorisieren: Entscheiden Sie sich für KI-Lösungen, die in der Lage sind, Entscheidungen klar zu erklären und so das Vertrauen von Mitarbeitern und Kunden gleichermaßen zu stärken.
- Sicherheit und Compliance: Vergewissern Sie sich, dass Ihre KI-Lösungen die einschlägigen Datenschutzbestimmungen (z. B. DSGVO, CCPA) und robuste Cybersicherheitsstandards einhalten.
- Kontinuierliche Optimierung: Überwachen und messen Sie regelmäßig die KI-Leistung und nutzen Sie die gesammelten Erkenntnisse, um Prozesse zu verfeinern und Ergebnisse zu verbessern.
- Kundenfeedback einbeziehen: Sammeln und nutzen Sie regelmäßig Kundenfeedback, um die KI-Interaktionen und die Gesamtzufriedenheit kontinuierlich zu verbessern.
Tipp für Einkäufer: Entscheiden Sie sich für KI-Lösungen, die sich über APIs oder integrierte Konnektoren nahtlos in bestehende Finanzsysteme integrieren lassen.
Das Fazit
Generative und agentische KI stellen transformative Fortschritte für Debitorenbuchhaltung dar, indem sie die Kundeninteraktionen drastisch verbessern, Routineaufgaben automatisieren und Probleme proaktiv angehen. Unternehmen, die diese KI-Finanztools und -technologien nutzen, können erhebliche Vorteile erzielen, darunter die Reduzierung der Außenstandsdauer (DSO) und die Beschleunigung der Zahlungszyklen. Darüber hinaus haben KI-gesteuerte Lösungen eine Genauigkeit von bis zu 81 % bei der Vorhersage von Rechnungszahlungen gezeigt, wodurch Unternehmen monatlich erhebliche Beträge einsparen können. Während eine erfolgreiche Implementierung eine durchdachte Planung, qualitativ hochwertige Daten, eine nahtlose Integration und eine kontinuierliche menschliche Aufsicht erfordert, kann die effektive Einführung generativer und agentischer KI die Debitorenbuchhaltung von einer routinemäßigen operativen Aufgabe in einen strategischen finanziellen Vorteil verwandeln.
Über den Autor
Glenn Hopper ist Autor, Redner und Dozent an der Schnittstelle von KI und Corporate Finance. Kürzlich hat er das Buch AI Mastery for Finance Professionals veröffentlicht. Er ist Leiter der KI-Forschung und -Entwicklung bei der Eventus Advisory Group. Er hat einen Master of Liberal Arts von der Harvard University und einen MBA von der Regis University.
