Predictive AI in der Debitorenbuchhaltung: Verständnis von maschinell generierten Finanzprognosen und -beratungen

Eine aktuelle Studie zeigt, dass 55 % der Finanzführungskräfte KI-gestützte Finanzprognosen und Szenarioplanung implementieren. Darüber hinaus verlassen sich 90 % der Entscheidungsträger im Finanzbereich bei Finanzentscheidungen auf KI. Es ist also keine Überraschung, dass 79 % der CFOs planen, ihre KI-Investitionen in diesem Jahr zu erhöhen, so Bain.

Als Wissensarbeiter fühlen wir uns alle immer wohler damit, Maschinen niedere Aufgaben wie das Schreiben von E-Mails, das Anfertigen von Notizen und das Zusammenfassen von Besprechungen überlassen. Aber das kratzt nur an der Oberfläche. Führende Finanzorganisationen gehen über die einfache Debitorenbuchhaltungsautomatisierung hinaus und nutzen KI, um zu denken. Insbesondere nutzen sie die Leistungsfähigkeit der prädiktiven KI in der Debitorenbuchhaltung und nutzen große Sprachmodelle (LLMs) und maschinell generierte Empfehlungen, um die Stunden der Analyse und Entscheidungsfindung auf nur wenige Sekunden zu reduzieren.

KI kann viel schneller als Menschen und mit beeindruckender Genauigkeit aus Daten schließen. Eine Studie ergab, dass das generative KI-Modell von OpenAI, GPT, komplexe Analogierätsel mit einer Genauigkeit von ungefähr menschlichem Niveau lösen kann. Wie das Sprichwort sagt: "Das Ganze ist mehr als die Summe seiner Teile." LLMs und mehrere KI-Agenten arbeiten mit massiven Dateneingaben zusammen, um Dinge herauszufinden: Sie erkennen Beziehungen und ziehen Schlussfolgerungen, so wie wir es tun, wenn wir etwas durchdenken.

Wenn es um KI in der Debitorenbuchhaltung, bedeutet diese Entscheidungsfindung die Prognose des Cashflows, die Identifizierung aufkommender Zahlungsrisiken, bevor sie eintreten, das Erkennen von Veränderungen im Käuferverhalten und das Aufdecken von Erkenntnissen, die Finanzteams helfen, Vorhersagen zu treffen und proaktiv zu handeln. Das ist die Denkweise, auf die sich Finanzverantwortliche vorbereiten müssen: KI "tut nicht einfach etwas", sondern leitet ab, entscheidet und schlägt eine Lösung vor – manchmal handelt sie sogar danach.

Ob bereit oder nicht, das ist die Realität von heute. Schauen wir uns also alles an: wie sich KI entwickelt, wie sich dies in der Welt der Debitorenbuchhaltung auswirkt und wie Sie Ihr Team mit der richtigen Datengrundlage, den richtigen Tools und dem richtigen Verständnis dafür vorbereiten können, wie KI argumentiert.

Die KI-Evolution: Von der Finanzprognose zur präskriptiven Beratung

Bis vor kurzem haben die meisten KI-Tools die Zahlen durchgerechnet und prognostiziert, wohin sich die Dinge entwickeln. Hilfreich? Ja. Aber die Teams mussten immer noch herausfinden, warum es passierte und wie sie darauf reagieren sollten. In den letzten Jahren hat sich die KI rasant weiterentwickelt, so dass sie mehr kann als nur zu prognostizieren. Es kann in Echtzeit interpretieren, was passiert und warum, die Punkte verbinden und den nächsten Schritt empfehlen. Es berichtet nicht nur über Trends, sondern leitet aktiv Entscheidungen durch präskriptive Modellierung, statistische Wahrscheinlichkeiten und sich abzeichnende Muster. Diese KI-Assistenten ergänzen das menschliche Urteilsvermögen.

Nehmen Sie als Beispiel die Leistungsmetrik "Days Sales Outstanding (DSO)". Herkömmliche KI könnte darauf hinweisen, dass die DSO auf der Grundlage historischer Durchschnittswerte zunimmt. Das ist sicherlich hilfreich, aber Sie müssen immer noch herausfinden, warum. Reasoning überbrückt diese Lücke, indem es sieht, wie alle Teile zusammenspielen:

• Top-Einkäufer reduzieren ihre Bestellungen
• Andere stellen die Zahlungsmethoden auf Kreditkarten um, unabhängig von Ihren zusätzlichen Gebühren
• Einige rutschen über ihre Zahlungsbedingungen hinaus

Wenn all diese kontextuellen Informationen ins Blickfeld gerückt werden, wird die Ursache klar. Die KI kommt zu dem Schluss, dass es sich um neu entstehende Risiken handelt, und es ist Zeit zu handeln. Er empfiehlt eine proaktive Outreach-Kampagne. Besser noch, es fasst diese Inhalte für Sie zusammen.

Lassen Sie Billtrust Autopilot Ihr finanzieller Prädiktor sein

Billtrust Autopilot kombiniert generative KI mit agentischer KI, um die Aktivitäten in Ihrem Debitorenbuchhaltung-Zyklus ständig zu überwachen und Ihnen einen klaren, fundierten Überblick über Ihre Finanzen zu geben. Es erkennt, was wichtig ist, und schlägt vor, was als nächstes zu tun ist. Sie müssen keine Tabelle exportieren, keinen Bericht erstellen oder mit einem Analysten sprechen. Der Wert ist messbar und wird fast sofort realisiert. Das liegt daran, dass sich die Interaktion durch GenAI wie ein natürliches Gespräch anfühlt. Sie stellen einfach Fragen.

Angenommen, Sie fragen den Autopiloten: "Welche Käufer haben in letzter Zeit die 60-Tage-Frist überschritten und ihr durchschnittliches Bestellvolumen in den letzten 3 Monaten reduziert?" Normalerweise handelt es sich dabei um ein Projekt mit mehreren Berichten und mehreren Tabellenkalkulationen. Die KI kann dies sofort bewältigen, indem sie die richtigen Daten über Rechnungen, Zahlungen und Käuferprofile hinweg abruft und diese Variablen dann korreliert, um eine klare, umsetzbare Antwort zu liefern. Das Endergebnis: weniger manuelle Arbeit und Produktivitätssteigerungen von bis zu 80 %.

Wie funktioniert das? Durch eine Multi-Agenten-KI-Architektur.

Hinter den Kulissen erledigt die Agentic AI von Billtrust die Schwerstarbeit. Bei dieser Form der Automatisierung der Debitorenbuchhaltung werden mehrere KI-Agenten verwendet, die in Echtzeit zusammenarbeiten, um Ihre Anfrage zu untersuchen und aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen:

• Planer-Agent: Zeigt die Schritte auf, die zur Beantwortung Ihrer Frage erforderlich sind
• SQL-Agent: Extrahiert die notwendigen AR-Daten aus mehreren Systemen
• Code-Agent: Analyse von Zahlungsmustern und Käuferverhalten
• Supervisor Agent: Überprüft die Ausgabe und verpackt sie in eine klare, benutzerfreundliche Zusammenfassung

Das ist der Wert von Agentic AI in Aktion – es ist ein koordiniertes System der Intelligenz. Darüber hinaus verfügt es über integrierte Datensicherheits- und Zugriffskontrollen, um sicherzustellen, dass vertrauliche Informationen bei jedem Schritt geschützt bleiben. Diese KI-Agenten sind auch gut darin, Lösungen vorherzusagen und zu verschreiben. Hier ist mehr dazu.

Dem Inkassomanagement immer einen Schritt voraus

KI-Agenten können prädiktive Intelligenz nutzen, um pünktliche Zahlungen zu maximieren. KI erkennt sogar, wann und wie Verfahren ausgeführt werden müssen, die die besten Ergebnisse liefern. Zu den Empfehlungen gehört, was man sagen sollte, wann man es sagen sollte und über welchen Kanal.

In Zukunft werden die dynamischen Kreditlinien von Billtrust KI-Empfehlungen bieten, um das Kreditrisiko zu reduzieren und das Umsatzwachstum zu steigern. Machine-Learning-Modelle analysieren historische Zahlungsdatenmuster, um Kreditlimits für alle Konten zu optimieren. Weitere Informationen

Ein kurzer Rückblick: Agentische und generative KI

Lassen Sie uns hier einen Moment innehalten. Wir haben in kurzer Zeit viel zurückgelegt. Generative KI, agentische KI... Diese Begriffe können sich verwirrend, abstrakt oder überwältigend anfühlen. Vor allem, wenn die meisten Finanzorganisationen gerade erst damit beginnen, Debitorenbuchhaltungsprozesse zu automatisieren – ganz zu schweigen von Multi-Agenten-Systemen, die komplexe Entscheidungen mithilfe von KI durchsetzen.

Sie müssen nicht über Nacht zum KI-Experten werden, aber Sie brauchen ein grundlegendes Verständnis davon, wie das alles funktioniert: wie KI argumentiert, Verbindungen herstellt und Maßnahmen vorschlägt. Nicht nur, damit Sie dem vertrauen können, was es Ihnen sagt, sondern auch, damit Sie es selbstbewusst im Kontext Ihres eigenen Unternehmens anwenden können.

Wenn Sie einen genaueren Blick auf Agentic AI werfen möchten? Sehen Sie sich diese Einführung in Agentic AI an und was sie für die Debitorenbuchhaltung bedeutet. In diesem Artikel wird die Entwicklung der KI aufgeschlüsselt und erklärt, wie sich KI-Agenten von der grundlegenden Prozessautomatisierung unterscheiden und warum nicht alle Agenten gleich sind.

Macht die KI alles richtig? Wie man KI-Finanztools vertraut

Lassen Sie uns über eine Frage sprechen, die sich jeder CFO stellt: Wie können Sie KI-generierten Empfehlungen vertrauen? Es ist keine Magie und nicht immer korrekt – daher die Haftungsausschlüsse, die Sie bei der Verwendung verschiedener Plattformen sehen werden. Das ist nicht gerade beruhigend, wenn Sie versuchen, Ihre finanzielle Zukunft vorherzusagen.

Die Wahrheit? Schlechte Datenhygiene. Wenn die zugrunde liegenden Systeme mit veralteten Konfigurationen, fragmentierten Datensätzen oder inkonsistenten Datenformaten überladen sind, kann KI in der Debitorenbuchhaltung selbstbewusst Antworten generieren, die schlichtweg falsch sind. Aus diesem Grund ist die Datenhygiene nach wie vor eines der größten Hindernisse für die Einführung. Saubere, strukturierte und zuverlässige Daten geben der KI eine solide Grundlage, auf der sie schließen kann, aber der Aufbau dieser Grundlage ist eine zermürbende Arbeit.

KI kann die Hand beißen, die sie füttert. Schlechte Daten und kleine Datenmengen können zu Fehleinschätzungen führen. Während Unternehmen auf einer Goldgrube an Informationen sitzen, bleiben die Datenhygiene und die Entwicklung einer reichhaltigen Datenhistorie die größten Hindernisse für den effektiven Einsatz von KI.

Einige Schätzungen zeigen, dass Finanzteams bis zu 40 % ihrer Zeit damit verbringen, Daten zu sammeln, zu bereinigen und zu verifizieren. Hat Ihr Team Zeit dafür? Wahrscheinlich nicht. Sind sie bereit, der KI zu vertrauen, wenn die Daten nicht stimmen oder die Volumina nicht groß genug sind, um eine genaue KI-gesteuerte Entscheidungsfindung zu unterstützen? Auch nein.

Aber es geht nicht nur um Daten...

Kontrollen zur Sicherstellung der KI-Genauigkeit

Insgesamt kann man der KI vertrauen, wenn sie über die richtigen Daten und die richtigen Kontrollen verfügt.

Vertrauen sollte verdient werden, nicht automatisch. Es ist nie ratsam, die Kontrolle einfach an die KI abzugeben – selbst wenn Sie sich auf Ihre Datenhygiene verlassen können. Finanzverantwortliche und Debitorenbuchhaltungsexperten sollten Genehmigungsprozesse und Kontrollfunktionen verwenden, bevor einer KI-Engine vertraut wird, ihre eigenen Empfehlungen vollständig umzusetzen. Die gestützte Automatisierung sollte der ungestützten Automatisierung immer vorausgehen. Während jeder gerne über die Fähigkeit von KI spricht, autonom zu handeln, ist Autonomie eher eine Reise in der Vertrauensbildung als ein Lichtschalter. Deshalb ist es wichtig, frühzeitig damit anzufangen. Ja, so wie jetzt.

Diese Hürden mit Billtrust überspringen

Billtrust Autopilot stützt sich auf fast 25 Jahre anonymisierter Transaktionsdaten – Ihre Daten, die Daten anderer Kunden und Verhaltenseinblicke von Tausenden von Käufern – alles geschützt für die Privatsphäre, aber vollständig intakt für Analysen und beispiellose Einblicke. Es ist das größte Finanzdatennetzwerk der Branche: umfassend, sauber, tief kontextualisiert und ständig verfeinert über jährliche Rechnungszahlungstransaktionen im Wert von 1 Billion US-Dollar. In Kombination mit mehr als zwei Jahrzehnten Debitorenbuchhaltung-Fachkompetenz schafft dies eine markteinzigartige Grundlage für Predictive Analytics, um nicht nur über Risiken zu berichten, sondern auch wirklich darüber nachzudenken. Das Endergebnis: Eine Beratung, auf die Sie sich verlassen können.

Die Multi-Agenten-KI-Architektur von Billtrust basiert auf dem größten Finanzdatennetzwerk der Branche, das jährlich über Rechnungszahlungstransaktionen im Wert von 1 Billion US-Dollar hinweg verfeinert wird.

Wir bewahren Ihre Daten auf, indem wir sie sauber, organisiert und kontinuierlich aktualisieren, damit Sie einen möglichst klaren Überblick über Ihre Debitorenbuchhaltung-Leistung erhalten. Möchten Sie ins Detail gehen? Es ist da. Möchten Sie Ihre Leistung mit anderen in Ihrer Branche vergleichen? Das können Sie auch. Diese vertrauenswürdige Grundlage, kombiniert mit Funktionskontrollen, Sicherheitsvorkehrungen und fundiertem Know-how im Bereich Debitorenbuchhaltung, ermöglicht KI-Argumentation auf höchstem Niveau.

"Ich würde sagen, dass Billtrust führend ist, wenn es um KI geht. Ich denke, die KI-Funktionalität von Billtrust ist außergewöhnlich im Vergleich zu anderen Organisationen oder Partnerschaften, die wir in der Vergangenheit hatten, oder sogar nur Partnerschaften, die wir untersucht haben. Die Leute sagen, dass sie über KI-Funktionen verfügen. Das bedeutet nicht unbedingt, dass es sich um KI-Funktionalität auf dem Standard handelt, den wir suchen."

Becki Hamilton, Sr. Manager Cash Applications, Willscot
Hören Sie ihre Geschichte

Einsatz von Predictive AI zur proaktiven Verwaltung der Debitorenbuchhaltung

KI ist bereit, viel für Ihr Debitorenbuchhaltung-Team zu tun, wenn Sie bereit sind, damit zu experimentieren. Hier sind vier Möglichkeiten, wie Sie die prädiktive Analytik der KI realistisch zum Vorteil der Debitorenbuchhaltung nutzen können.

1. Spot-Payment-Drift, bevor es zu Schneebällen kommt

Zahlungsprobleme treten nicht über Nacht auf. Was passiert, sind kleine Verschiebungen: Ein Kunde, der immer pünktlich bezahlt hat, beginnt ein paar Tage später zu schleichen, dann noch ein paar mehr. Plötzlich sind Sie 60 Tage überfällig und fragen sich, wie Sie es verpasst haben.

Der KI entgeht das nicht.

KI-Tools wie Billtrust Autopilot überwachen diese Datenpunkte ständig, achten auf subtile Veränderungen – Days to Pay (DTP)-Kennzahlen steigen allmählich an, Teilzahlungen schleichen sich ein, Zahlungsmethoden verschieben sich – und kennzeichnen Risiken frühzeitig, wenn noch Zeit zum Handeln ist. Es kann sogar automatisch die nächsten Schritte vorschlagen (und in einigen Fällen auslösen). Beispiele hierfür sind:

• Senden Sie eine personalisierte Erinnerung mit KI, die alles für Sie erstellt
• Zahlungsbedingungen automatisch anpassen
• Priorisieren des Kontos für eine Collector's Review

Anstatt dass Ihr Team nach Antworten sucht, hält KI den Prozess in Bewegung und hilft Ihren Mitarbeitern, sich auf die Gespräche zu konzentrieren, die eine menschliche Note benötigen.

2. Erkennen Sie Ausgabenverlangsamungen, die mit dem Zahlungsrisiko verbunden sind

Wenn Käufer anfangen, Bestellungen zurückzuziehen und mit Zahlungen in Verzug zu geraten, ist das ein großes Problem. KI verbindet die Punkte und erkennt, wenn die durchschnittliche Bestellgröße eines Kunden schrumpft, sich die Häufigkeit der Käufe verlangsamt und sich die Zahlungsfristen verlängern.

Tools wie Billtrust Autopilot zeigen diese Frühwarnzeichen an, während die Kundenbeziehung noch stabil ist, und geben Ihrem Team Zeit, einzugreifen, sich zu vernetzen und anzupassen, bevor kleine Schichten zu größeren Problemen werden. Und mit KI-Erkenntnissen, die die Kontaktaufnahme leiten – wie z. B. das Vorschlagen maßgeschneiderter Zahlungspläne – kann sich Ihr Team auf eine Weise engagieren, die die Kundenbeziehung und nicht nur das Endergebnis unterstützt.

3. Warnung, wenn Kunden sich zurückziehen

Den Besten von uns passiert es: Ein Stammkunde verstummt plötzlich. Die automatische Zahlung wird deaktiviert. Rechnungs-E-Mails bleiben ungeöffnet. Käufer melden sich nicht mehr beim Abrechnungs- und Zahlungsportal an. Diese sind nicht zufällig – sie sind in der Regel die ersten Anzeichen dafür, dass sich hinter den Kulissen etwas verändert.

KI-Tools wie der Autopilot können diese subtilen Signale aufspüren. Anstatt darauf zu warten, dass Zahlungen verrutschen, meldet das Tool die Änderung frühzeitig und kann Maßnahmen wie einen proaktiven Check-in-Anruf oder eine Soft-Touch-Kontaktaufnahme empfehlen, bevor die Dinge eskalieren.

4. Gezielte, proaktive Maßnahmen vorantreiben

Nicht jede Situation erfordert den gleichen Ansatz, aber Ihr Team hat nicht die Zeit, sich mit jedem Detail zu befassen. Hier kommt KI ins Spiel.

Ein Tool wie Autopilot kann spezifische, proaktive nächste Schritte für jeden Kunden empfehlen. Zum einen könnte es auf eine sanfte Kontaktaufnahme mit dem Kundenbetreuer hindeuten. Zum anderen kann es empfehlen, die Kreditbedingungen und Zahlungsrichtlinien anzupassen oder eine eingehendere Überprüfung vorzunehmen. In Situationen mit geringem Risiko kann die Nachverfolgung sogar vollständig automatisiert werden. Anstatt jedem überfälligen Saldo gleich hinterherzujagen, konzentriert sich Ihr Team auf die Situationen mit den größten finanziellen Auswirkungen – die Maximierung des Inkassos bei gleichzeitiger Minimierung von verschwenderischem Aufwand.

Diese Anwendungsfälle gibt es bereits, und die richtigen Daten und die richtige Technologieplattform machen sie möglich.

Sie vertrauen der KI mit E-Mails. Warum nicht auch Ihr Cashflow-Management?

Die Teams, die sich auf KI-gestütztes Denken stützen, reagieren nicht nur schneller – sie sehen um die Ecke, erkennen Risiken früher und setzen Erkenntnisse in Maßnahmen um, bevor sich Probleme auf ihr Endergebnis auswirken. Das Ergebnis sind klügere Entscheidungen, stärkere Kundenbeziehungen und eine Finanzfunktion, die mit Stolz die Nase vorn hat.

Sie fragen sich, was prädiktive KI für Ihren AR-Betrieb tun könnte? Unser Team hilft Ihnen gerne dabei, Ihre finanzielle Zukunft zu gestalten. Kontaktieren Sie uns für eine Lösungsdemo und eine kostenlose Beratung.