Machine Learning Revolutioniert Factoring Prozesse

Künst­li­che Intel­li­genz (KI) hat bereits vie­le Bran­chen ver­än­dert, von der Krebs­dia­gnos­tik bis zum auto­no­men Fah­ren. Erreicht wur­de dies durch ein grö­ße­res Daten­vo­lu­men, Daten von bes­se­rer Qua­li­tät, eine grö­ße­re Rechen­leis­tung und leich­ter ver­füg­ba­ren Pro­gram­mier­frame­works, die aus­ge­feil­te Algo­rith­men unterstützen.

Künstliche Intelligenz im Factoring

In den letz­ten Jah­ren hat die Bran­che der Ban­ken und Ver­si­che­run­gen bereits die Kraft der Digi­ta­li­sie­rung (z. B. Online-Ban­­king, Ver­­­triebs- und Sup­­port-Chats mit Kun­den) ken­nen­ge­lernt. Der nächs­te Schritt zur Reduk­ti­on von Büro­kra­tie sowie der Stei­ge­rung von Sorg­falt und Fair­ness im Kre­dit­ver­ga­be­pro­zess ist Künst­li­che Intel­li­genz, ins­be­son­de­re Machi­ne Lear­ning im Fac­to­ring Prozess.

Bei dem The­ma Ein­flech­tung von neu­en Regu­la­ri­en, was viel Zeit von Rechts- und Finanz­ex­per­ten wie auch von Infor­ma­ti­kern bedarf, lei­det Effi­zi­enz beson­ders dann, wenn vie­le wie­der­ho­len­de Arbei­ten, manu­ell vor­ge­nom­men wer­den. Im Finanz­sek­tor kann künst­li­che Intel­li­genz für beson­de­re Zwe­cke spe­zi­fi­sche Pro­ble­me lösen, wie z. B. in der Kun­den­bin­dung, dem Finanz­ma­nage­ment oder der Cybersecurity.

Daher kann man sich als Fac­to­ring Bank die Fra­ge stellen:

Was bewegt Unternehmen und Banken, Künstliche Intelligenz in Ihren Business-Prozessen einzuführen?

  • Bedürf­nis nach erhöh­ter Geschwin­dig­keit und Effizienz
  • Mög­lich­keit für tie­fe­re, daten­ge­steu­er­te Einsichten
  • Kom­ple­xe Regu­la­ri­en und Com­­pli­an­ce-Anfor­­de­­run­­­gen im Unternehmen
  • Schlech­ter Kun­den­ser­vice und lan­ge War­te­zei­ten für Sup­port Services
  • Kre­dit­scores, da sie nicht die gesam­te Geschich­te erzählen

Welche Vorteile von Machine Learning gibt es in Finance & Banking?

  • Digi­ta­le Pro­zes­se und Pro­duk­te mit KI-Tech­­no­­lo­­gie gene­rie­ren neue Ein­nah­me­quel­len für die Bank der Zukunft.
  • Fraud Deser­ti­on und Künst­li­che Intel­li­genz kön­nen mehr­di­men­sio­na­le und gerichts­stand­über­grei­fen­de Betrugs­ver­su­che sofort erkennen
  • Daten­ge­steu­er­te Kun­den­seg­men­tie­rung mit Hil­fe von Künst­li­cher Intel­li­genz, per­so­na­li­siert und optimiert
  • Finanz­be­rich­te, Com­­pli­an­ce-Zusi­che­­run­­­gen und Ver­wal­tungs­auf­ga­ben wer­den mit Hil­fe von Machi­ne Lear­ning auto­ma­ti­siert – folg­lich standardisiert.
  • Die Risi­ko­be­wer­tung und die Besi­che­rung kön­nen über die Kre­dit­wür­dig­keit hin­aus gehen und lie­fern Ban­ken und Ver­si­che­run­gen ein ganz­heit­li­ches Bild der Situation
  • Ansprü­che wer­den vali­diert und Ver­lus­te kön­nen zusätz­lich durch Bild­ver­ar­bei­tung ermit­telt werden.

Artificial Intelligenz im Factoring Prozess

Finan­zie­run­gen von For­de­run­gen bil­det hin­sicht­lich des Nut­zens von KI-basier­­ten Metho­den kei­ne Aus­nah­me. Wäh­rend Berei­che wie die Sup­ply Chain Finan­ce (SCF) und ver­schie­de­ne For­de­rungs­platt­for­men sich auf­grund von ein­fa­cher Infor­ma­ti­ons­über­tra­gung und grund­le­gen­de Auto­ma­ti­sie­rungs­tools ent­wi­ckelt haben, ist das tra­di­tio­nel­le Fac­to­ring jedoch eher wider­stands­fä­hig gegen Ände­run­gen. Zwar ver­ein­fa­chen neue­re Betriebs­platt­for­men den Fac­­to­­ring-Pro­­­zess und gestal­ten die­sen effi­zi­en­ter, den­noch wer­den sie immer noch stark von mensch­li­chem Fach­wis­sen und Ent­schei­dun­gen bestimmt.

Das Zusam­men­spiel meh­re­rer Risi­ken wie Käu­fer­kre­dit­ri­si­ko, Lie­fe­ran­ten­ri­si­ko, Leis­tungs­ri­si­ko, ope­ra­tio­nel­les Risi­ko und Betrugs­ri­si­ken ist von Natur aus kom­plex. Dies ist ein wesent­li­cher Grund, dass die Beur­tei­lung des Gesamt­ri­si­kos von den weit­rei­chen­den Erfah­run­gen des jewei­li­gen Mana­gers abhängt. Der Man­gel an tie­fem Wis­sen über die­se mit­ein­an­der ver­bun­de­nen Risi­ken und das Miss­ver­ständ­nis ihrer Kom­ple­xi­tät hat des­halb zu vie­len erfolg­lo­sen IT-Ver­­­su­chen in der Bran­che geführt. Es miss­lang Ver­knüp­fun­gen mit­hil­fe von Tech­no­lo­gie zu erstel­len, statt den gesam­ten Pro­zess umfas­send zu auto­ma­ti­sie­ren und zu digi­ta­li­sie­ren. Der Finanz­bran­che steht inner­halb der Digi­ta­li­sie­rung mit dem Ein­satz von Künst­li­cher Intel­li­genz der nächs­te Inno­­va­­ti­ons-Sprung bevor.

Chancen KI-basierter Systeme für die Banken der Zukunft – Was sollten Sie 2022 nicht verpassen?

Die Ein­füh­rung fort­schritt­li­cher KI-basier­­ter Lösun­gen wird erheb­li­che orga­ni­sa­to­ri­sche und tech­no­lo­gi­sche Aus­wir­kun­gen auf das Fac­to­ring und ins­be­son­de­re auf die Fac­­to­­ring-Ban­­ken selbst haben. Auf orga­ni­sa­to­ri­scher Ebe­ne kann die Fähig­keit eines Sys­tems selbst Emp­feh­lun­gen abzu­ge­ben und/oder Ent­schei­dun­gen zu tref­fen, die mensch­li­che Betei­li­gung im Fac­to­ring Pro­zess deut­lich ver­rin­gern. Ein span­nen­des Feld bie­ten KI-Sys­­te­­me, die auf ver­schie­de­nen Algo­rith­men für maschi­nel­les Ler­nen basie­ren. Die­se kön­nen ler­nen, wie mensch­li­che Ent­schei­dun­gen in bestimm­ten Geschäfts­be­rei­chen getrof­fen wer­den, indem sie dar­in trai­niert wer­den, Daten über ver­gan­ge­ne Ent­schei­dun­gen und Mus­ter in Daten zu inter­pre­tie­ren. Von KI-Sys­­tem getrof­fe­ne Ent­schei­dun­gen wer­den vor Aus­füh­rung von einem Ent­schei­der geprüft und frei­ge­ge­ben. Die­se Art der Künst­li­chen Intel­li­genz über­nimmt somit das Fach­wis­sen mensch­li­cher Ent­schei­der im Geschäft der Ban­ken und Ver­si­che­run­gen. So sieht Ban­king in 2022 aus.

Erfah­re­ne Fac­­to­­ring-Mit­­ar­­bei­­ter wer­den für die Bewäl­ti­gung kom­ple­xer Situa­tio­nen ein­ge­setzt und kön­nen somit Rou­ti­neent­schei­dun­gen an Nach­wuchs­kräf­te über­ge­ben, wäh­rend KI-basier­­te Sys­te­me als Bera­ter fun­gie­ren. Dem Fac­to­ring Unter­neh­men ermög­licht der Ein­satz die­ser neu­en Lösun­gen, Gewinn von Pro­duk­ti­vi­tät in arbeits­in­ten­si­ven Pro­zes­sen, Betriebs­kos­ten zu sen­ken und zugleich eine grö­ße­re Anzahl von Kun­den mit gerin­ge­ren Res­sour­cen digi­tal zu bedienen.

Für den KI-Sof­t­­wa­re­en­t­­wick­­ler/-Her­stel­­ler ist es äußerst wich­tig, fokus­siert zu blei­ben, um kla­re, glaub­wür­di­ge, spe­zi­fi­sche und erreich­ba­re Ergeb­nis­se fest­zu­le­gen. Wich­ti­ge Bau­stei­ne, um das Fac­to­ring auf ihrem AI-Weg zufrie­den­stel­lend zu beglei­ten, sind mit­un­ter Erfah­rung in KI-gesteu­er­­ten BI Pro­zes­sen und ein tie­fes Ver­ständ­nis der heu­ti­gen Gren­zen im maschi­nel­len Ler­nen und Big Data.

Chancen von Künstlicher Intelligenz im Factoring Business

Die BREOS GmbH sieht für die Finanz­bran­che in drei Schlüs­sel­be­rei­chen, bei der Ver­wen­dung von Com­pu­ter­al­go­rith­men und Vor­her­sa­ge­mo­del­len im Fac­to­ring, gro­ßes Poten­zi­al und die Mög­lich­keit einen deut­li­chen Mehr­wert zu erzielen:

  1. Eine hoch­prä­zi­se und zeit­na­he Risi­ko­be­wer­tung führt zu einer erheb­li­chen Redu­zie­rung der Risi­ko­kos­ten und Prä­zi­si­ons­er­hö­hung in Finanzierungs-Entscheidungen
  2. Die Ver­wen­dung von ent­schei­d­ungau­to­ma­ti­sier­ten Algo­rith­men ist ein evi­denz­ba­sier­tes Ver­fah­ren – “data dri­ven decision”
  3. Ein­füh­rung von Digi­­tal-Tech­­no­­lo­­gie, ohne dabei vor­han­de­ne Pro­zes­se und die Bezie­hun­gen zwi­schen Lie­fer­ket­ten­ele­men­ten stark modi­fi­zie­ren zu müssen

Das gemein­sa­me The­ma die­ser drei Berei­che ist die Fähig­keit, kri­ti­sche Erkennt­nis­se aus hoch­vo­lu­mi­gen, (un)strukturierten Hoch­ge­schwin­dig­keits­da­ten meh­re­rer Quel­len zu extra­hie­ren und inte­grie­ren. Die KI-Mög­­li­ch­­kei­­ten wer­den somit optio­nal und schritt­wei­se mit die­sem Grund­ge­rüst im Unter­neh­men aus­ge­wei­tet. Gera­de die Finanz­bran­che in Deutsch­land wird in 2022 extrem von den neu­en Tech­no­lo­gien der Digi­ta­li­sie­rung und Künst­li­cher Intel­li­genz profitieren.

Potenzielle Bereiche für den Einsatz von Künstlicher Intelligenz für Unternehmen, Banken und Versicherungen:

  • Ver­wäs­se­rungs­ef­fekt: Im Gegen­satz zur sta­tis­ti­schen Ana­ly­se von Rechnungs‑, Zah­­lungs- und Gut­­schrift-Daten, ver­wen­den KI-basier­­te Tech­no­lo­gien Algo­rith­men und unter­stüt­zen die Ana­ly­se der Grund­ur­sa­chen von Kapi­tal­ver­wäs­se­rung und die Erstel­lung genaue­rer Echtzeitanalysen.
  • Dia­gno­se von Lie­­fe­ran­­ten-Pro­­­ble­­men: Das Erken­nen von rech­nungs­be­zo­ge­nen Pro­ble­men (z. B. ver­mehr­te Pro­dukt­strei­tig­kei­ten) ist häu­fig ein Zei­chen für schwer­wie­gen­de Lie­­fe­ran­­ten-Pro­­­ble­­me. Kom­pe­ten­te Ana­ly­sen kön­nen einem Fac­­to­­ring-Anbie­­ter hel­fen, das Kre­dit­ri­si­ko der Lie­fe­ran­ten zu überwachen.
  • Kre­dit­ri­si­ko der Kun­den: Lie­fe­ran­ten­in­for­ma­tio­nen bie­ten wert­vol­le Ein­bli­cke in die Kre­dit­wür­dig­keit der Kun­den. Hier­zu zei­gen Zah­lungs­mus­ter, Kauf­mus­ter, Pro­dukt­mix und ver­schie­de­ne sekun­dä­re Indi­ka­to­ren, poten­zi­el­le Anzei­chen für Kreditprobleme.
  • Betrugs­ri­si­ko – Fraud Detec­tion: Das Erken­nen von Rech­nungs­ano­ma­lien auf Grund­la­ge von Algo­rith­men zur Ver­ar­bei­tung natür­li­cher Spra­che und zum Clus­te­ring von Doku­men­ten oder die Erken­nung von dop­pel­ten Rech­nun­gen und Rech­nun­gen, die an meh­re­re Geld­ge­ber gesen­det wurden.
  • Audits: Da der Fac­­to­­ring-Anbie­­ter an die Sys­te­me des Lie­fe­ran­ten und mög­li­cher­wei­se eini­ger Kun­den ange­schlos­sen ist, könn­ten regel­mä­ßi­ge Audits durch eine fort­lau­fen­de Über­wa­chung ergänzt (und in eini­gen Fäl­len sogar ersetzt) werden.

Was bedeutet das für die KI-Entwicklung in der Finanzbranche?

Die Imple­men­tie­rung der oben beschrie­be­nen Funk­tio­nen zur Unter­stüt­zung der Akti­vi­tä­ten von Fac­­to­­ring-Orga­­ni­­sa­­ti­o­­nen erfor­dert des­we­gen die Ent­wick­lung sozio­tech­ni­scher Sys­te­me, die sich auf

  • den Ent­wurf fort­schritt­li­cher AI-basier­­ter Lösungen,
  • deren Inter­ak­ti­on mit vie­len Unter­neh­mens­sys­te­men (ERP, CRM usw.), Kom­mu­ni­ka­ti­ons­sys­te­me (z. B. E‑Mail, Messaging) für den Daten­aus­tausch und
  • deren Inte­gra­ti­on in bestehen­de Geschäftsprozesse

kon­zen­trie­ren. Daher müs­sen Her­stel­ler von KI-Tech­­no­­lo­­gie für die Finanz­bran­che beim Ent­wer­fen ihrer AI-basier­­ten Sys­te­me nicht nur tech­ni­sche, son­dern für ihre Ser­vices auch orga­ni­sa­to­ri­sche Aspek­te berück­sich­ti­gen. Im All­ge­mei­nen haben Sta­ke­hol­der (Fac­­to­­ring-Anbie­­ter, ihre Schuld­ner) kon­flik­tio­nä­re Zie­le und Bedürf­nis­se. Es gibt einer­seits ein unter­schied­lich aus­ge­präg­tes Ver­trau­en in die Auto­ma­ti­sie­rung im All­ge­mei­nen. Unter­schie­de an die Anfor­de­run­gen von KI-Tech­­no­­lo­­gien haben aber auch sehr unter­schied­li­che recht­li­che und Com­pli­an­ce Anfor­de­run­gen (z. B. in ver­schie­de­nen Gerichts­bar­kei­ten tätig zu sein).

Ob Machi­ne Lear­ning ledig­lich als Bera­ter mensch­li­cher Ent­schei­dungs­trä­ger fun­giert oder die­ser Ent­schei­dun­gen statt dem Men­schen über­nimmt, ist im Ein­zel­fall varia­bel anzu­pas­sen. Um sowohl tech­ni­sche als auch orga­ni­sa­to­ri­sche Über­ein­stim­mung sicher­zu­stel­len, wer­den Tech­ni­ken aus der Geschäfts­ana­ly­se (Anfor­de­rungs­ent­wick­lung, Pro­dukt­li­ni­en­ent­wick­lung) verwendet.

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Marc Buse

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