K\u00fcnstliche Intelligenz im Kredit- und Forderungsmanagement – Use Cases<\/h1>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div>
Gemeinsam mit der Horn & Company Data Analytics GmbH (HCDA) hat Collenda 9 potenziell relevante Use Cases f\u00fcr K\u00fcnstliche Intelligenz entlang der gesamten Verarbeitungskette innerhalb des Lebenszyklus von Krediten und Forderungen identifiziert. In einem gemeinsamen Webinar erl\u00e4utern Christoph Tahedl (CPO Collenda) und Dietlind Z\u00fchlke (Lead Data Scientist Horn & Company Data Analytics) drei konkrete Anwendungsf\u00e4lle.<\/strong><\/p>\n<\/div>Im Blickpunkt der Anwendungsf\u00e4lle steht ein KI-optimierter Workflow, der mit der Segmentierung der Schuldner<\/strong> beginnt – um die am besten passende Kommunikationsstrategie<\/strong> zu ermitteln -, Empfehlungen<\/strong> f\u00fcr optimierte Zahlungspl\u00e4ne<\/strong> enth\u00e4lt und eine automatische Verhandlung<\/strong> mit dem Schuldner \u00fcber einen Chatbot<\/strong> erm\u00f6glicht.<\/p>\nF\u00fcr jeden Anwendungsfall wurde innerhalb eines 3,5-monatigen Projekts ein Prototyp auf Basis anonymisierter Daten erarbeitet. Das gesch\u00e4tzte Verbesserungspotenzial<\/strong> bezieht sich auf mehrere Bereiche:<\/p>\n\n- Ressourceneinsparung<\/strong> (z. B. Agenten eine schnellere Entscheidung zu erm\u00f6glichen) und\/oder<\/li>\n
- Ergebniserzielung<\/strong> (z. B. eine h\u00f6here R\u00fcckzahlung oder k\u00fcrzere R\u00fcckzahlungsdauer\/DSO zu erreichen).<\/li>\n<\/ul>\n<\/div>
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K\u00fcnstliche Intelligenz bietet viele Ankn\u00fcpfungspunkte<\/h4>\n
F\u00fcr die Optimierung entlang der Wertsch\u00f6pfungskette eines Kredits werden k\u00fcnftig drei konkrete Formen der K\u00fcnstlichen Intelligenz in den Fokus der Entwicklung geraten:<\/p>\n
\n- Predictive Analytics<\/strong> \u2013 die Auswertung gro\u00dfer Datenmengen zum Zwecke von Vorhersagen<\/li>\n
- Text Analytics<\/strong> \u2013 das Erkennen und Verarbeiten von Sprache<\/li>\n
- Social Network Intelligence<\/strong> \u2013 Analysen im Netzwerk zu Interessen, Pr\u00e4ferenzen und Eigenschaften des Kreditnehmers usw.<\/li>\n<\/ul>\n
Alle drei beinhalten eine Vielzahl von Anwendungsm\u00f6glichkeiten, die auch f\u00fcr die Kreditvergabe und deren Nachverfolgung gro\u00dfe Relevanz besitzen und die Kriterien Effizienz, Effektivit\u00e4t und Nutzerfreundlichkeit ma\u00dfgeblich optimieren.<\/p>\n
Massiver Wandel der Prozesskette des Kredits<\/h4>\n
Collenda CPO Christoph Tahedl betont: \u201eDer Einsatz von k\u00fcnstlicher Intelligenz im Forderungsmanagement und Inkasso bietet gro\u00dfe Hebel \u2013 sowohl zur Effektivit\u00e4ts- als auch zur Effizienzsteigerung\u201c. Mit dem verst\u00e4rkten Einsatz der neuen Technologie wird die Branche einen massiven Wandel entlang der gesamten Prozesskette sehen. Angefangen mit den Aktivit\u00e4ten im Bereich Marketing und Sales, \u00fcber den Kreditabschluss bis hin zur Kommunikation mit den Kunden.<\/p>\n
Ganz besonders relevant wird die K\u00fcnstliche Intelligenz im Umgang mit notleidenden Krediten bzw. solchen mit dem Risiko eines Zahlungsausfalls. Hier wird KI die Risiken der Banken und den Komfort der Kunden ma\u00dfgeblich beeinflussen. Der Vorteil: \u201eKI-basierte Empfehlungen k\u00f6nnen viel mehr Quellen ber\u00fccksichtigen als menschliche Experten. Ferner kann die Vielzahl m\u00f6glicher Variablen besser f\u00fcr Vorhersagen adaptiert werden. Denkbar ist etwa, dass nicht nur Rating- und Scoring-Verfahren, sondern auch die internen Daten der Bank und ihr Wissen \u00fcber den Kunden in die Segmentierung der Schuldner f\u00fcr eine optimale Inkassostrategie einflie\u00dfen\u201c, erl\u00e4utert Tahedl.<\/p>\n<\/div>
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<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div>Umfrageergebnisse zum Thema K\u00fcnstliche Intelligenz<\/h2>\n<\/div>
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![\"\"](\"https:\/\/collenda.com\/wp-content\/uploads\/2021\/06\/AI-ROI.jpg\" "\\"AI")
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Gemeinsam mit der Horn & Company Data Analytics GmbH (HCDA) hat Collenda 9 potenziell relevante Use Cases f\u00fcr K\u00fcnstliche Intelligenz entlang der gesamten Verarbeitungskette innerhalb des Lebenszyklus von Krediten und Forderungen identifiziert. In einem gemeinsamen Webinar erl\u00e4utern Christoph Tahedl (CPO Collenda) und Dietlind Z\u00fchlke (Lead Data Scientist Horn & Company Data Analytics) drei konkrete Anwendungsf\u00e4lle.<\/strong><\/p>\n<\/div> Im Blickpunkt der Anwendungsf\u00e4lle steht ein KI-optimierter Workflow, der mit der Segmentierung der Schuldner<\/strong> beginnt – um die am besten passende Kommunikationsstrategie<\/strong> zu ermitteln -, Empfehlungen<\/strong> f\u00fcr optimierte Zahlungspl\u00e4ne<\/strong> enth\u00e4lt und eine automatische Verhandlung<\/strong> mit dem Schuldner \u00fcber einen Chatbot<\/strong> erm\u00f6glicht.<\/p>\n F\u00fcr jeden Anwendungsfall wurde innerhalb eines 3,5-monatigen Projekts ein Prototyp auf Basis anonymisierter Daten erarbeitet. Das gesch\u00e4tzte Verbesserungspotenzial<\/strong> bezieht sich auf mehrere Bereiche:<\/p>\n Sie sehen gerade einen Platzhalterinhalt von YouTube<\/strong>. Um auf den eigentlichen Inhalt zuzugreifen, klicken Sie auf die Schaltfl\u00e4che unten. Bitte beachten Sie, dass dabei Daten an Drittanbieter weitergegeben werden.<\/p> Mehr Informationen<\/a> <\/div> F\u00fcr die Optimierung entlang der Wertsch\u00f6pfungskette eines Kredits werden k\u00fcnftig drei konkrete Formen der K\u00fcnstlichen Intelligenz in den Fokus der Entwicklung geraten:<\/p>\n Alle drei beinhalten eine Vielzahl von Anwendungsm\u00f6glichkeiten, die auch f\u00fcr die Kreditvergabe und deren Nachverfolgung gro\u00dfe Relevanz besitzen und die Kriterien Effizienz, Effektivit\u00e4t und Nutzerfreundlichkeit ma\u00dfgeblich optimieren.<\/p>\n Collenda CPO Christoph Tahedl betont: \u201eDer Einsatz von k\u00fcnstlicher Intelligenz im Forderungsmanagement und Inkasso bietet gro\u00dfe Hebel \u2013 sowohl zur Effektivit\u00e4ts- als auch zur Effizienzsteigerung\u201c. Mit dem verst\u00e4rkten Einsatz der neuen Technologie wird die Branche einen massiven Wandel entlang der gesamten Prozesskette sehen. Angefangen mit den Aktivit\u00e4ten im Bereich Marketing und Sales, \u00fcber den Kreditabschluss bis hin zur Kommunikation mit den Kunden.<\/p>\n Ganz besonders relevant wird die K\u00fcnstliche Intelligenz im Umgang mit notleidenden Krediten bzw. solchen mit dem Risiko eines Zahlungsausfalls. Hier wird KI die Risiken der Banken und den Komfort der Kunden ma\u00dfgeblich beeinflussen. Der Vorteil: \u201eKI-basierte Empfehlungen k\u00f6nnen viel mehr Quellen ber\u00fccksichtigen als menschliche Experten. Ferner kann die Vielzahl m\u00f6glicher Variablen besser f\u00fcr Vorhersagen adaptiert werden. Denkbar ist etwa, dass nicht nur Rating- und Scoring-Verfahren, sondern auch die internen Daten der Bank und ihr Wissen \u00fcber den Kunden in die Segmentierung der Schuldner f\u00fcr eine optimale Inkassostrategie einflie\u00dfen\u201c, erl\u00e4utert Tahedl.<\/p>\n<\/div> \n<\/p>\n
K\u00fcnstliche Intelligenz bietet viele Ankn\u00fcpfungspunkte<\/h4>\n
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Massiver Wandel der Prozesskette des Kredits<\/h4>\n
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