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11.04.2017 von Mirko Krauel, CEO collectAI

Künstliche Intelligenz und Forderungsmanagement

Veränderung in der Versicherungswirtschaft. Der Begriff Forderungsmanagement löst bei vielen auf den ersten Blick keine positiven Assoziationen aus. Dies ist nicht unbedingt verwunderlich, denn das Forderungsmanagement setzt da an, wo es für Kunden und Versicherer unbehaglich werden kann.

Im Forderungsmanagement kann „Machine Learning” / KI bereits heute sein volles Poten­tial ausschöpfen Bildquelle: CrazyCloud – fotolia.com

Für Kunden ist ein Mahnverfahren oder gar ein Inkassoverfahren keine positive Kundenerfahrung. In der Versicherung bindet Forderungsmanagement Ressourcen im Betrieb und sorgt für höhere Kosten, denen kaum oder keine höheren Erträge gegenüberstehen. Und wenn es nach einem erfolglosem Mahnverfahren sogar zu einem Inkassofall kommt, steigert sich der Grad der Eskalation noch einmal und die Gefahr, Beiträge und/oder Kunden zu verlieren, ist sehr hoch.

 

Das Forderungsmanagement wird dabei heute in der Regel noch sehr “traditionell” bearbeitet. Traditionell heißt dabei, dass oft Kommunikationskanäle wie Brief, Telefon oder vielleicht EMail genutzt werden. Gleichzeitig sind die Prozesse zwar technisch unterstützt, haben aber oft noch einen hohen manuellen Anteil und folgen einer klaren Eskalationsstufe. Dabei ist das Forderungsmanagement einer der Bereiche, in denen “Machine Learning” / KI bereits heute sein volles Potential ausschöpfen kann.

 

Ein elementarer Bestandteil des Konzepts der KI oder des Machine Learning besteht darin, dass Computer ähnlich wie Menschen lernen können. Dabei werden ComputerProgramme eingesetzt, die in einem gewissen Rahmen eigenständig Zusammenhänge und Reaktionsmuster erkennen und sich so ständig anpassen können. Und in der Fähigkeit des selbständigen Lernens liegt der wesentliche Unterschied zur traditionellen Software. Denn diese folgt in weiten Teilen zwar parametrisierbaren, aber dennoch fest programmierten Regeln. Wirklich lernen kann traditionelle Software nicht.

 

Wie KI das Mahnwesen verbessert

 

Der häufig starre Mahnprozess gewinnt durch die KI deutlich an Flexibilität. Mehrere Dimensionen des Mahnprozesses können dabei flexibilisiert werden. Beispiele sind:

 

 

  1. Der Kanal
  2. Die Zeit
  3. Der Ton
  4. Bezahlmöglichkeiten und -pläne

 

Das heißt, dass – statt einem starren Prozess zu folgen – der Algorithmus in der Lage ist, für den nächsten Schritt einen spezifischen Kunden auf dem besten Kanal, zur besten Zeit, mit der besten Tonalität mit den besten Bezahloptionen anzusprechen. Wenn ein Kunde nicht ­erreicht werden kann oder ein negatives Feedback zu den Zahlungsoptionen kommt, passt das System die eigene Vorgehensweise an. Das Besondere dabei ist, dass die KI nicht nur reine Statistik liefert, sondern auch dafür sorgt, dass alles voll automatisiert ablaufen kann. Eine gut implementierte KI soll dabei aber nicht für “Chaos” sorgen. Im besten Falle wird für einen neuen Mahnprozess der bisherige Mahnprozess genutzt und dieser um einige Elemente der KI ergänzt. So kann man ­damit starten, die Zeiten anzupassen oder die Kanäle zu verbreitern. In weiteren Schritten wird dann sukzessive immer mehr KI dazugeschaltet.

 

Fazit

 

Der Einsatz von künstlicher Intelligenz führt dazu, dass das Forderungsmanagement dem Versicherer weniger Sorgen bereiten kann. KI leistet einen Beitrag, um Kosten zu senken, die Kundenbeziehung zu sichern und gleichzeitig auch, die Rückzahlungsquoten zu erhöhen. Gleichzeitig kann gutes Mahnwesen dazu führen, ungeliebte und teure Inkassofälle zu reduzieren. Das ist aber nur der Blick auf einen sehr kleinen Bereich. KI kann bereits im Rechnungsstellungsprozess helfen, Effizienz und Effektivität zu steigern.

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