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:
- Eine hochpräzise und zeitnahe Risikobewertung führt zu einer erheblichen Reduzierung der Risikokosten und Präzisionserhöhung in Finanzierungs-Entscheidungen
- Die Verwendung von entscheidungautomatisierten Algorithmen ist ein evidenzbasiertes Verfahren – “data driven decision”
- 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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