Einleitung
Gartner konzentriert sich traditionell auf die Veröffentlichung von sog. "Magic Quadrant-Berichten" für die kritischen Abteilungen des Finanzbereichs wie Finanzplanung und -analyse (FP&A) sowie Procure to Pay (P2P). Gartner veröffentlichte den ersten Magic Quadrant-Bericht für integrierte Invoice-to-Cash-Anwendungen im Jahr 2022, in dem die Verschiebung der Priorität der Finanzverantwortlichen auf die Automatisierung von Debitorenmanagementvorgängen unterstrichen wurde.
Die meisten Debitorenmanagementprozesse wie Kreditüberwachung, Forderungs- und Reklamations-management, Inkasso und Zahlungsmanagement werden in Silos betrieben. Dies macht es Unternehmen schwierig, ihr in Forderungen gebundenes Betriebskapital zu realisieren. Führungskräfte im Debitoren-management müssen heute eine robuste Technologie-Landschaft aufbauen, die die Einschränkungen der traditionellen Bestandssoftware überwindet, um den Betrieb im Debitorenmanagement transformieren und eine agile Funktion schaffen zu können. Im Magic Quadrant-Bericht erläutert Gartner die Technologien, die heute die gesamte Landschaft des Debitorenmanagements verändern.
Dieser Blog zieht Erkenntnisse aus dem Gartner-Bericht und taucht tief in die vier unverzichtbaren Anwendungsfälle im Debitorenmanagement ein, in denen K -gestützte Technologie Führungskräften helfen kann, signifikante Verbesserungen des Betriebskapitals zu erzielen.
Vorhersage blockierter Aufträge
Gartners Empfehlung - Eine Lösung, die anstehende Aufträge vorhersagt, die wahrscheinlich blockiert werden, indem die historischen Transaktionsdaten eines Kunden (wie Kredit-Scores und Kreditlimit) verarbeitet und sein Zahlungsverhalten und seine Kreditnutzung analysiert werden, um nach Änderungen des Kreditrisikoniveaus zu suchen.
Die KI-gestützte Vorhersage blockierter Aufträge löst Warnungen an die Kredit- und Forderungsmanager bei den Aufträgen aus, die vom System automatisch blockiert werden. Mit dieser Funktion sparen die Teams genau die Ressourcen ein, die für die manuelle Recherche von Kreditdaten von mehreren Wirtschaftsauskunfteien, die Verarbeitung der riesigen Stamm- und Transaktionsdaten und das anschließende manuelle Sperren der Aufträge aufgewendet werden müsste.
Sachbearbeiter können sich darauf konzentrieren, die blockierten Aufträge basierend auf den Empfehlungen und Rückmeldungen, die sie vom Vertriebsteam erhalten, freizugeben. Des Weiteren können sie die Forderungsmanager bitten, Mahnschreiben an die Kunden zu senden, um Zahlungen zu erhalten. Sobald der Kunde die Zahlung getätigt hat, erfasst das KI-gestützte System automatisch die Einzahlungen, gleicht sie mit den entsprechenden offenen Rechnungen im ERP ab und gibt die blockierten Aufträge automatisch frei. Diese Funktion hilft Führungskräften, den Zahlungseingangsmanagement-Prozess zu beschleunigen und Kennzahlen wie DSO zu verbessern.
Proaktives und priorisiertes Forderungsmanagement
Gartners Empfehlung – Eine Lösung, die das Zahlungsverhalten der Kunden analysiert und getrennt nach festgelegten Prioritäten Mahnaktivitäten wie das Versenden von Mahnschreiben automatisch vorbereitet. Eine Lösung, die das Zahlungsverhalten der Kunden analysiert, um diese für Mahnaktivitäten wie das Versenden von Folgekorrespondenz zu trennen und zu priorisieren.
KI-Funktionen in einer Experten-Forderungsmanagement-Software ermöglichen es Führungskräften, Kennzahlen wie DSO und Collections Effectiveness Index (CEI, Beitreibungseffektivitätsindex) proaktiv auf folgende dreifache Weise zu verbessern:
- Dynamische Segmentierung von Kunden basierend auf Risikokategorien
Das System nutzt zum einen Kreditdaten von mehreren Auskunfteien und zum anderen Kundendaten im ERP, um ihre Zahlungshistorie und Kreditauslastung zu analysieren. Diese Kunden werden dann dynamisch in z.B. hohe, mittlere und risikoarme Risikokategorien unterteilt.
- Priorisierung des täglichen Arbeitsvorrats des Forderungsmanagers
Basierend auf der Risikosegmentierung erstellt das KI-gestützte System einen priorisierten Arbeitsvorrat, indem z.B. die Kunden mit hohem Risiko an die Spitze gestellt werden, damit sie zeitnah und als erstes bearbeitet werden können. - Vorhersage von Forderungseinzugsterminen
Das System kann die Zahlungstermine von Kunden vorhersagen, indem es die Zahlungshistorie des Kunden analysiert (wann der Kunde normalerweise die Zahlung leistet) und diese Informationen mit den aktuellen offenen Rechnungen des Kunden vergleicht.
Diese Funktionen ermöglichen es Forderungsmanagern, sich stark auf die Optimierung der Beitreibungsstrategien für Kunden aus verschiedenen Risikokategorien zu konzentrieren, um sicherzustellen, dass jeder Mahnanruf oder jede -korrespondenz, die sie tätigen, zu einer Kundenzahlung führt.
Vorhersage für die Gültigkeit von Reklamationen und Abzügen
Empfehlung von Gartner – Eine Lösung, die Erkenntnisse aus Versand- und Lieferdaten wie Frachtschein (Bill of Lading, BOL) und Liefernachweis (Proof of Delivery, POD) nutzt, die historischen Daten des Kunden analysiert, geleistete Zahlungen und vergangene geltend gemachte Reklamationen bewertet, um dann daraus die Gültigkeit der neuen Reklamation bzw. des neuen Abzugs vorherzusagen.
Um die Gültigkeit von Reklamationen zu prüfen, recherchieren Teams für die Reklamationsbearbeitung 90%-100% der geltend gemachten Reklamationen und Abzüge manuell. Die Verarbeitung aller relevanten Daten verbraucht einen erheblichen Teil der täglichen Arbeitszeit und verzögert die Klärung offener Reklamationen, was zu einer schlechten Kundenerfahrung führt. Eine KI-basierte Vorhersage für die Gültigkeit von Reklamationen und Abzügen bestimmt proaktiv, ob ein Anspruch gültig oder ungültig ist. Dabei werden FI-Daten, Verpflichtungen aus z.B. einem Trade Promotion Management (TPM), sowie Vertriebsdokumente aggregiert und die vergangenen Klärungsmuster des Teams analysiert.
Da die Software all diese Aktionen übernimmt, kann der Sachbearbeiter seine Zeit und Konzentration darauf verwenden, die Klärung der Reklamationen und Abzüge zu beschleunigen. Die Technologie ermöglicht es Führungskräften, die Kundenerfahrung zu verbessern und das in ungültigen Abzügen gefangene Betriebskapital zurückzugewinnen, indem kritische Kennzahlen wie Days Deductions Outstanding (DDO) und Net Recovery Rates verbessert werden.
Datenerfassung aus Überweisungen
Empfehlung von Gartner – Eine Lösung, die die Zahlungs- und Überweisungsinformationen aus verschiedenen Quellen (E-Mails, EDIs, Kunden-Portale, Service-Dienstleister etc.) und mehreren Zahlungsformaten (SEPA, Schecks) aggregieren und verarbeiten kann, um die Kundenzahlungen automatisch und präzise zu den offenen Rechnungen zuordnen zu können.
KI-gestützte Funktionen teilen die Ressourcen eines Cash-Application-Analyst neu zu, indem sie alle aus verschiedenen Quellen und Formaten gesammelten Informationen mithilfe von E-Mail und EDI-Parsing, Web-Aggregatoren und OCR-Engines (automatische Text- und Schrifterkennung) verarbeiten. Auf diese Weise kann sich das Expertenteam mehr auf die Bearbeitung von Ausnahmefällen konzentrieren, z.B. in denen ein Kunde keine Überweisung freigegeben hat. In solchen Fällen kann die KI den Mitarbeiter unterstützen, indem sie die fehlenden Überweisungen für Zahlungen identifiziert und die nächstmöglichen umsetzbaren Schritte empfiehlt.
Diese Technologie ermöglicht es Führungskräften, die Zahlungseingangsverarbeitung zu beschleunigen und die Trefferquoten für den automatischen Ausgleich zu verbessern.
Schlussfolgerung
Die meisten Führungskräfte haben die Aufgabe, die operativen Silos in ihren Debitorenmanagement-Prozessen zu optimieren, um den Cashflow zu sichern und das Betriebskapital zu verbessern. Die Erkenntnisse aus dem Gartner Magic Quadrant-Bericht für integrierte Invoice-to-Cash-Anwendungen implizieren, dass Führungskräfte eine robuste Technologie-Landschaft mit integrierten Funktionen aufbauen müssen, um kritische Kennzahlen wie DSO, DDO und Forderungsausfälle zu reduzieren.
FINIAQ powered by HighRadius stattet globale Debitorenmanagement-Teams mit einer integrierten Lösung aus, die die Einschränkungen herkömmlicher O2C-Software durch die Nutzung von Daten und fortschrittlichen Technologien überwindet. Dies hat dazu geführt, dass das Unternehmen im Gartner Magic Quadrant-Bericht 2022 als "Leader" anerkannt wurde. Der Bericht platzierte HighRadius im obersten Quadranten mit der höchsten Punktzahl für die "Fähigkeit zur Ausführung" und die "Vollständigkeit der Vision".