KI im Forderungsmanagement Von der Einführung zu messbaren Ergebnissen
Erkenntnisse vom NPL Global 2026: Wie Daten, Technologie und Fachwissen das Forderungsmanagement verbessern können.
Künstliche Intelligenz wird zunehmend Teil des Unternehmensalltags. Die anspruchsvollere Aufgabe ist, ihren Nutzen nachzuweisen: bessere Entscheidungen, wirksamere Inkassoprozesse, niedrigere Kosten oder eine bessere Kundenerfahrung.
Diese Frage stand im Mittelpunkt des Panels NPL Technology & Innovation auf der Konferenz NPL Global 2026. Sie fand am 29. und 30. September in London statt. Jonny Lingvall, Geschäftsführer von Collectia in Schweden und Finnland, moderierte die Diskussion mit Vertretern von Synthflow AI, BROCC, Revolut und Accumin Intelligence.
Collectia brachte außerdem Ergebnisse unseres CFO Outlook 2026 ein. Die Studie und die Diskussionen machten eine praktische Herausforderung deutlich:
Wie führen KI-Investitionen zu Ergebnissen, die Unternehmen messen können und von denen Kunden profitieren?
Drei zentrale Erkenntnisse aus der Diskussion
- Verlässliche Daten und ein gutes Verständnis des Geschäfts geben der KI den Kontext, den sie benötigt.
- Erfolgskriterien sollten vor Beginn eines Pilotprojekts feststehen. Die Lösung muss sich anschließend im Arbeitsalltag bewähren.
- Technologie und menschliches Urteilsvermögen müssen zusammenwirken, besonders in komplexen Prozessen.
KI ist weit verbreitet und ihr Nutzen oft schwer nachzuweisen
Für den Collectia Group CFO Outlook 2026 wurden 150 leitende Finanzverantwortliche in Dänemark, Norwegen, Schweden und Deutschland befragt. 94 % der Befragten setzen KI im Finanzbereich ein. Die Hälfte berichtet, dass sie in zentralen Prozessen verankert ist.
Dennoch können 61 % den Nutzen ihrer KI-Investitionen nicht klar belegen.
Die Zahlen zeigen, warum die Einführung allein kein vollständiges Bild des Fortschritts liefert. Ein Unternehmen kann mehrere KI-Werkzeuge eingeführt haben, ohne zu wissen, ob sie die Ergebnisse verbessern, auf die es tatsächlich ankommt.
Für Teams im Finanzbereich und im Forderungsmanagement besteht der nächste Schritt darin, jeden KI-Einsatz mit einem konkreten Problem zu verbinden. Das kann bedeuten, die Bearbeitung überfälliger Forderungen besser zu priorisieren, manuelle Verwaltungsarbeit zu reduzieren oder Mitarbeitern eine fundiertere Entscheidungsgrundlage zu bieten.
Collectia Group CFO Outlook 2026: KI-Nutzung und Nachweis ihres Nutzens.
Bessere Daten schaffen ein klareres Bild
Ein wiederkehrendes Thema in London war die Bedeutung von Daten und Geschäftskontext. Der Zugang zu einem leistungsfähigen KI-Modell ist ein Ausgangspunkt. Wie nützlich es ist, hängt von der Qualität, Relevanz und Verfügbarkeit der Informationen ab, mit denen es arbeitet.
Beim Handel mit Kreditportfolios können unvollständige oder uneinheitliche Daten die Bewertung von Vermögenswerten und die Einpreisung von Risiken erschweren. Im Inkasso können fehlende Zahlungshistorien oder veraltete Kontaktdaten die Beurteilung eines einzelnen Falls verkomplizieren.
Verschiedene Werkzeuge lösen zudem verschiedene Probleme. Zahlungsverhalten vorherzusagen, ein Kundengespräch zu unterstützen und ein Portfolio zu analysieren, erfordert jeweils ein klares Ziel und geeignete Informationen. Erst wenn die Aufgabe klar ist, lässt sich die passende Technologie / das passende Werkzeug auswählen.
Auf Konzernebene entwickelt und bewertet Collectia KI-gestützte Werkzeuge zur Unterstützung des Forderungsmanagements. Solche Modelle können beispielsweise helfen, die Zahlungswahrscheinlichkeit einzuschätzen und die Fallbearbeitung zu unterstützen. In Deutschland erfolgt die Einführung schrittweise. Die fachliche Prüfung und Kontrolle durch unsere Mitarbeiter bleibt maßgeblich. Das Ziel ist, Technologie mit Fachwissen im Forderungsmanagement zu verbinden – “Human in the Loop”.
Ähnliche Forderungen können unterschiedliche Schritte erfordern
Ein Beispiel zur Veranschaulichung: Zwei Kunden schulden denselben Betrag, und beide Forderungen sind gleich lange überfällig. Ein Vorgehen, das sich hauptsächlich am offenen Betrag und an der Dauer der Überfälligkeit orientiert, könnte beide Fälle gleich behandeln.
Doch der eine Kunde zahlt normalerweise pünktlich und hat unerwartet eine Zahlung versäumt. Der andere ist schon häufiger in Zahlungsrückstand geraten. Einer reagiert auf digitale Nachrichten, ist telefonisch aber kaum erreichbar. Der andere braucht ein Gespräch, um seine Situation zu erklären.
Diese Unterschiede können entscheidend sein, wenn der nächste Schritt festgelegt wird. In einem Fall ist vielleicht eine Zahlungserinnerung oder ein Self-Service-Angebot angemessen. In einem anderen kann ein Gespräch mit einem Mitarbeiter hilfreicher sein.
Im Panel wurde diskutiert, wie sich der passende nächste Schritt im Verlauf eines Falls dynamisch bestimmen lässt. Bei diesem „Next Best Action“-Ansatz helfen relevante Informationen dabei, die jeweils geeignete Maßnahme zu wählen. Die Entscheidung richtet sich damit nicht allein nach einer festen Zuordnung zu einem Kundensegment.
Zahlungshistorie, bisherige Kontakte, bevorzugte Kommunikationskanäle und bekannte persönliche Umstände können in die Beurteilung einfließen. Ziel ist, jeden Kontakt besser auf die jeweilige Situation abzustimmen und eine realistische Lösung für die offene Forderung zu unterstützen.
Erfolgskriterien vor dem Pilotprojekt festlegen
Eine vielversprechende Präsentation belegt noch nicht die Wirtschaftlichkeit einer Lösung. Vor der Einführung muss das Team festlegen, was sich verbessern soll und wie diese Verbesserung gemessen wird.
Im Inkasso können zum Beispiel folgende Kennzahlen relevant sein:
- Realisierungsquote: Steigt der Anteil des Forderungsbetrags, der tatsächlich eingezogen wird?
- Kosten pro Fall: Sinken die Gesamtkosten für die Bearbeitung eines Falls?
- Bearbeitungszeit: Verkürzt sich die Zeit, die für eine Aufgabe benötigt wird?
- Kundenerlebnis: Werden die Kontakte für Kunden einfacher, klarer und hilfreicher?
Der bisherige Prozess bildet die Vergleichsbasis. Die Ergebnisse sollten anschließend unter hinreichend ähnlichen Bedingungen verglichen werden. So lässt sich vermeiden, dass Veränderungen in der Zusammensetzung der Fälle oder in den Umständen der Kunden fälschlich als Verbesserung durch KI gewertet werden.
Effizienz ist ein Teil dieser Bewertung. Niedrigere Bearbeitungskosten können wertvoll sein. Ebenso wichtig kann es sein, Kunden besser zu erreichen oder Mitarbeitern dabei zu helfen, Fälle zu lösen, die zuvor nicht vorankamen. Die Wirtschaftlichkeitsbewertung sollte die Ergebnisse erfassen, die die Lösung verändern soll, und sowohl die Einführungskosten als auch die laufenden Betriebskosten berücksichtigen.
Das Panel beim NPL Global 2026 in London diskutierte Technologie und Innovation im Forderungsmanagement.
Integration macht aus einem erfolgreichen Pilotprojekt eine Lösung für den Alltag
Ein weiteres praktisches Thema war die Lücke zwischen einem Pilotprojekt und einer Lösung, die im gesamten Unternehmen funktioniert. Ein KI-Werkzeug kann für sich genommen gut arbeiten, dann aber Schwierigkeiten bekommen, wenn es mit Kundendaten, Telefonie, Zahlungssystemen und bestehenden Arbeitsabläufen verbunden werden muss.
Eine Empfehlung für den nächsten Kontakt ist beispielsweise weniger hilfreich, wenn aktuelle Zahlungen oder frühere Gespräche in den zugrunde liegenden Informationen fehlen. Mitarbeiter müssen die Empfehlung außerdem in den Systemen erhalten, in denen sie tatsächlich arbeiten, und eine klare Möglichkeit haben, sie umzusetzen.
Eine Lösung auf breiter Basis einzusetzen, erfordert daher mehr als die Auswahl eines Modells. Notwendig sind verlässliche Verbindungen zwischen Systemen, klare Verantwortlichkeiten für die Daten und ein Verfahren, um die Leistung nach der Einführung zu überwachen. Diese betrieblichen Grundlagen machen aus einem erfolgreichen Versuch einen verlässlichen Bestandteil der Dienstleistung.
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Menschliches Urteilsvermögen bleibt zentral für gutes Inkasso
Die Diskussion hob auch die Rolle der Menschen hervor. Routinemäßige Verwaltungsarbeit und ein Gespräch mit jemandem in finanziellen Schwierigkeiten stellen sehr unterschiedliche Anforderungen an ein Inkassoteam.
Technologie kann bei klar umrissenen Aufgaben helfen und Mitarbeiter dabei unterstützen, ihre Aufmerksamkeit gezielt einzusetzen. Komplexe persönliche Umstände, bestrittene Forderungen und die Frage, was ein Kunde realistisch bezahlen kann, erfordern weiterhin sorgfältige Beurteilung und Dialog.
Dieses Zusammenspiel muss in den Arbeitsabläufen verankert sein. Teams sollten verstehen, wofür ein Werkzeug vorgesehen ist, wann ein Mitarbeiter seine Ergebnisse prüfen muss und wie Kunden bei Bedarf einen persönlichen Ansprechpartner erreichen können. Ein angemessener Umgang mit Kundeninformationen und klare Verantwortlichkeiten gehören dazu.
Für Collectia liegt der Wert von KI darin, ein besseres Forderungsmanagement durch Technologie und erfahrene Mitarbeiter zu unterstützen. Wirtschaftliche Ergebnisse und ein respektvoller Umgang mit Kunden müssen dabei gemeinsam betrachtet werden.
NPL Global hat unsere Einschätzung bestätigt, worauf es in der nächsten Entwicklungsphase ankommt: Verlässliche Daten, funktionierende Integration, messbare Ergebnisse und eine klare Rolle für das Fachwissen der Mitarbeiter. Wer einen Partner im Forderungsmanagement auswählt, sollte diese Punkte im Gespräch konkret ansprechen.
Die Studie hinter der Diskussion
Der Collectia Group CFO Outlook 2026 bietet weitere Einblicke in den Umgang von Finanzverantwortlichen mit KI, Risiken und Forderungsmanagement.
Über das Panel
Jonny Lingvall, Geschäftsführer von Collectia in Schweden und Finnland, moderierte das Panel NPL Technology & Innovation. Mit ihm diskutierten Sassun Mirzakhan-Saky, CTO und Mitgründer von Synthflow AI; Jaap Boersma, CTO von BROCC; Hardev Tumber, Group Head of Collections & Recoveries bei Revolut; und Manuel Cacho García de Oteyza, Global Head of Solutions & Advisory bei Accumin Intelligence.
NPL Global wird von SmithNovak organisiert und bringt Akteure des internationalen Marktes für Investitionen in Kreditportfolios und deren Verwaltung zusammen. Dazu gehören auch notleidende Kredite, sogenannte Non-Performing Loans: Kredite, bei denen die Kreditnehmer ihren Rückzahlungsverpflichtungen nicht nachkommen.
