Fintechs: Wie KI säumige Schuldner zum Zahlen bewegen soll

Dabei strebt die Firma Pair-Finance, die zur Fintech-Plattform Finleap gehört, schnellere und individuellere Lösungen im außergerichtlichen Bereich an als die traditionelle Inkassowirtschaft.„Das Forderungsmanagement der Unternehmen steht vor einer zentralen Herausforderung: Unsere Klienten wollen den Kunden nicht verlieren, aber trotzdem das Geld bekommen“, beschreibt Sebastian Hoop die Gratwanderung. Hoop ist Geschäftsführer von Collect AI, einer Tochter der Hamburger Otto-Gruppe, die insbesondere ihren Kunden im kaufmännischen Mahnwesen zur Seite steht.

Kontakt ist die höchste Hürde

Schwerpunktmäßig sind die Unternehmenskunden Finanzdienstleister, E-Commerce-Händler und Energiebetriebe, aber auch Mobility-Anbieter, Versicherer und Telekommunikationsunternehmen. Auf digitalem Wege und unter dem Einsatz von Künstlicher Intelligenz werden Kommunikationsstrategien entwickelt, um den Kunden optimal ansprechen zu können. „Mit jüngeren Menschen versuchen wir eher, über SMS, mit älteren, über den Brief in Kontakt zu treten“, so Hoop.

Um die Kunden individuell ansprechen zu können, benötigt man Informationen. Die ersten erhält Pair-Finance mit der Übergabe der Kontaktdaten des säumigen Kunden. „Wir schauen uns beispielsweise die Mail-Adresse genauer an“, erläutert Stricker. Wenn sich beispielsweise Namenbestandteile in der Mail-Adresse wiederfinden, ist der Kunde mit hoher Wahrscheinlichkeit nicht betrugsaffin.

Dann wird im Einklang mit dem Datenschutz geschaut, ob der Kunde über ein Profil in sozialen Medien verfügt. Ist er in professionellen Netzwerken aktiv, liegt eine Berufstätigkeit nahe, was die Zahlungsfähigkeit steigere.

Digital gewonnene Daten werden analysiert und typologisiert. Die Königsdisziplin besteht darin, Kontakt zu Kunden zu knüpfen – egal auf welchen Kanälen. „Der Kontakt ist die höchste Hürde. Wenn der Kontakt zustande kommt, steigt die Zahlungsbereitschaft“, weiß Stricker.

Sehr genau wird registriert, wie der Kunde auf Kontaktversuche reagiert. Wird die erste Mail nicht gelesen und die zweite auch nicht, könnte ein Brief die Folge sein. Liest der Kunde per Handy seine Mail und klickt auf die Bezahlfunktion, bezahlt aber nicht, folgt innerhalb von 30 Minuten eine SMS, um den Kunden auf den Kanälen abzuholen, die er bevorzugt.

Liegen genügend digitale Kontaktpunkte vor, sieht sich Pair-Finance mittels Algorithmen in der Lage, zu bestimmen, um welche Schuldnertypologie es sich im Einzelfall handelt. Ist der Kunde bereit zu zahlen? Kann er zahlen? Ist der Kunde bei seinen Finanzen gut organisiert? Handelt es sich um eine rationale oder eine emotionale Persönlichkeit?

Von den jeweiligen Einstufungen hängt es ab, wie die weitere Interaktion gestaltet wird. Wichtig ist dabei auch der Zeitpunkt der Kontaktaufnahme – eher morgens, eher abends, eher zum Wochenende.

Auch die Psychologie kommt zum Einsatz

Auch psychologische Konzepte kommen zum Einsatz. So reagieren jüngere Kunden positiv auf den Hinweis, dass angeblich neun von zehn Kunden in ihrer Altersklasse fristgerecht zahlen, weiß Minou Ghaffari, die als Verhaltensforscherin bei Pair-Finance arbeitet. Es gebe Tausende von Möglichkeiten, den Schuldner anzusprechen.

So müsse man sich entscheiden, ob ein möglichst einfaches Deutsch verwendet werden soll, ob die Ansprache eher kollegial erfolgen oder der Umgangston geschliffen sein sollte, beschreibt Ghaffari die Optionen. Andere lassen sich nur über einen Anreiz locken, sagt Stricker. Der könnte dann darin bestehen, auf die Gebühren zu verzichten, wenn der Rechnungsbetrag bezahlt wird.

Bei jeder Option werde versucht, es dem Kunden so einfach wie möglich zu machen. Reagiert der Kunde auf eine SMS, kann er gleich online die Rechnung bezahlen, ohne ein Überweisungsformular ausfüllen zu müssen. Erklärt er sich bereit, in Raten zu zahlen, wird der Kunde an eine spezielle Payment-Seite verwiesen, wo er seine Ratenzahlung selbst organisieren kann.

„Die offene Forderung von xxx Euro ist sehr hoch, und ich habe durchaus Verständnis, dass ein Kunde eine Forderung in dieser Höhe nicht in einer Zahlung begleichen kann“, heißt es beispielsweise in einem Musterbrief von Pair-Finance an Kunden, denen eine Ratenzahlung nähergebracht werden soll. „Künstliche Intelligenz hilft uns, den perfekten Ratenzahlungsplan zu erstellen“, behauptet Hoop von Collect AI.

Wenige Forderungen landen beim Gericht

Die volkswirtschaftliche Bedeutung der Inkassounternehmen ist groß. Jährlich werden nach Angaben des Bundesverbands Deutscher Inkasso-Unternehmen fünf Milliarden Euro in den Wirtschaftskreislauf zurückgeführt. Die Newcomer haben noch Luft nach oben.

Collect AI hat bislang seit Gründung 90 Millionen Euro an Forderungen zurückgeführt, Pair-Finance nennt einen zweistelligen Millionenbetrag. Hoop von Collect AI erklärt, dass ihre Vorgehensweise „abhängig von der Branche im Schnitt 30 Prozent bessere Ergebnisse im Mahnwesen bringt als herkömmliche Methoden“. Eine hundertprozentige Konversionsrate sei aber trotz Einsatz von Künstlicher Intelligenz nicht zu erreichen.

„Signifikant“ bessere Ergebnisse als herkömmliche Inkassodienstleister sieht auch Stricker bei Pair-Finance. „Nur rund fünf bis zehn Prozent der Forderungen kommen ins gerichtliche Mahnverfahren“, sagt der Unternehmenschef.