Mirko Schuh – 27. Januar 2021

FRM-Trends 2021: Disruption durch Datenprodukte

  • In unserer Reihe „FRM-Trends 2021“ fassen wir die wichtigsten Trends im digitalen Forderungsmanagement (FRM) zusammen. Wöchentlich kommen dazu unsere Expert*innen zu Wort – den heutigen Text verfasste unser Head of Data Mirko Schuh.

Die Digitalisierung hält derzeit Einzug in alle Bereiche. Da stellt sich die Frage: Was sind eigentlich die nächsten Schritte? Die Transformation endet nicht damit, dass Unternehmen ihre Prozesse digitalisieren und automatisieren. Durch die Digitalisierung fallen Daten an, zusätzlich zu den Systemen, die Sie vermutlich schon im Einsatz haben – CRM, ERP-Software, Website-Analytics und viele andere… 

Einer der nächsten Schritte ist es, aus all den gespeicherten Informationen Mehrwerte in Form von smarten Daten-Produkten zu generieren. Die prominenteste Komponente, um solche Produkte smart zu machen, ist sicherlich die KI, die spannende Anwendungsmöglichkeiten für die Prozess- und Service-Optimierung im Forderungsmanagement bietet.

Künstliche Intelligenz verändert unsere Wirtschaft grundlegend. Doch sind wir mal ehrlich: Wen überraschen wir mit diesem Statement noch? Ja, Künstliche Intelligenz schafft Mehrwerte – doch wer nur auf Künstliche Intelligenz schaut, der verpasst das Big Picture: Die smarten Datenprodukte.

Von KI-getriebener Begeisterung zu datengetriebenem Erfolg

KI durchdringt unseren Alltag. Die schnellste Route mit Google Maps suchen, Alexa nach den wichtigsten Nachrichten fragen oder über die neuesten Fortschritte bei autonomen Fahrzeugen staunen – all diese Technologien werden maßgeblich von smarten Algorithmen vorangetrieben. Aktuelle Trends dazu resümieren beispielsweise hyperight und enterpriseproject

Künstliche Intelligenz scheint zu einem Synonym für die neue Etappe der Digitalisierung zu werden. “Wir wollen auch Künstliche Intelligenz”, hallt es seit einigen Jahren aus den Chefetagen deutscher Unternehmen. Das ist auch gut und richtig.

Digitalisierung und KI ermöglichen es, in verschiedenen Bereichen datengetriebene Lösungen zu schaffen, sei es in der Automatisierung und Optimierung von Prozessen oder dem Schaffen von (digitalen) Mehrwerten. Im Beispiel des Forderungsmanagements sind das Themen wie beispielsweise intelligentes Forecasting, intelligente Kostenoptimierung und Steigerung der Conversion Rate oder kundenindividuellen Customer Journey.

So können wir bei collectAI den positiven Effekt unserer eigenen KI, mit welcher wir Zahlungserinnerung über den passenden Kanal zum idealen Zeitpunkt aussenden, auf die Realisierung von offenen Beträgen im Forderungsmanagement statistisch nachweisen. Unternehmen verschiedener Branchen wie Energie, Telkos und Versicherer profitieren bereits davon.

Datenbasierte Produkte auf Basis der Digitalisierung

Dennoch: KI ist nur die Spitze des Eisbergs bei der Entwicklung smarter Datenprodukte. Digitale Transformation endet nicht damit, dass Unternehmen ihre Prozesse digitalisieren. Durch die Digitalisierung fallen Daten an, neben all den Daten aus Systemen, die Sie vermutlich schon im Einsatz haben – denken Sie an CRM-Systeme, ERP-Software, Website-Analytics und viele andere.

All diese gespeicherten Informationen bilden das Fundament smarter Datenprodukte, also Software-Lösungen, die es Unternehmen ermöglichen, einen wirtschaftlichen Mehrwert aus Daten zu generieren.

Digitale Transformation erfordert dezidierte Datenstrategie

Was bedeutet das für Unternehmen? Sie müssen sich nicht nur den Herausforderungen der Digitalisierung stellen, sondern damit einhergehend eine Datenstrategie entwickeln. Von Datenerfassung, -verwaltung, -integration und -visualisierung bis zur analytischen Modellierung gilt es viele Dimensionen zu beachten.

Um auf die Eingangs formulierten Gedanken zu Künstlicher zurückzukommen: Unternehmen sollten nicht nur danach fragen, wo wir Künstliche Intelligenz einsetzen können. Betrachten wir die Digitalisierung als Ausgangspunkt der Datafizierung, ist es ratsam, sich die folgenden Fragen zu stellen:

  • Wie können wir im Zuge unserer digitalen Transformation Daten generieren, nutzbar machen und damit Mehrwerte schaffen?
  • Welche Daten, in Menge und Qualität, braucht es, um bestimmte smarte Datenprodukte umsetzen zu können?
  • Wo speichere ich die Daten (zentral/dezentral) und wie kommen sie dahin?
  • Wer übernimmt die damit verbunden Aufgaben, und welche Skills brauche ich dafür? Ist meine Organisationsform richtig aufgestellt? Wie ermögliche ich eine “data-driven” Kultur?
  • Welche Schnittstellen (intern und extern) müssen wir schaffen, um unsere Datenprodukte anzubieten und uns leichter mit anderen Ökosystemen zu verbinden? Dabei fallen übrigens weitere Datenpunkte an, die in der Gesamtstrategie berücksichtigt werden sollten.

Data Hierarchy of Needs

Ein Modell, welches die unterschiedlichen Stufen im Umgang mit Daten in Unternehmen darstellt, ist die Data Hierarchy of Needs von Monica Rogati. Orientiert an der Maslowschen Bedürfnispyramide wird dabei ersichtlich, welche Grundvoraussetzungen vor dem Einsatz von Datenprodukten und KI erfüllt sein sollten.

Die Data Science Hierarchy of Needs (nach Monica Rogati)

Lesenswert sind außerdem die Beiträge des Online-Marktplatzes für Ferienwohnungen AirBnB zur eigenen Datenstrategie, sowie der Artikel der Beratungsfirma ThoughtWorks zu Erfolgsfaktoren bei der datenzentrierten Reformulierung von Unternehmensprozessen.

KI: Vom Buzzword zum erklärbaren Werkzeug

​Mit Hilfe von Daten lassen sich Produkte erstellen, die es ermöglichen, Prozesse zu automatisieren und Entscheidungen autonom zu treffen, um eine bestimmtes Ziel zu verfolgen.​

Künstliche Intelligenz profitiert nicht nur stark von einer breiten, gut strukturierten Datenbasis – vielmehr fußt sie ganz grundlegend darauf. KI bildet damit die “Cherry on top”, die Spitze der Datenstrategie.

Damit Künstliche Intelligenz in Unternehmen eine breite Akzeptanz findet, müssen zukünftige Modelle erklärbar bleiben. Auch Daten-Laien sollten verstehen können, wie jedes einzelne Merkmal oder jeder Datenpunkt zu einer Vorhersage oder Ergebnis des Modells beiträgt.

Auch hier gilt: Dies wird aber nur funktionieren, wenn eine klare Datenstrategie vorliegt und man in der Lage ist, die Herkunft und die anknüpfenden Verarbeitungsschritte der Daten zu erklären und wie sie in die jeweiligen Modelle einfließen. Erst dann lassen sich Ursache und Wirkung erklären.

Schritt halten durch spezialisierte Partner

Bei der Forschung und Entwicklung von Datenprodukten und Künstliche Intelligenzen laufen die Motoren derzeit heiß. Die Sorge, vom rasanten Fortschritt abgehängt zu werden, darf nicht zu voreiligen Aktionismus führen.

Der strategische Ansatz ist wichtig – Daten müssen als integraler Teil der Digitalisierung verstanden werden. Dann ziehen Unternehmen auch langfristig den größten Mehrwert aus den neuen Technologien. Eine Chance bietet die Zusammenarbeit mit spezialisierten Partnern.

Mit unserem Schwerpunkt auf datengetriebene, KI-basierte Payment-Lösungen für das Forderungsmanagement unterstützen wir Unternehmen nicht nur mit unserer Software, sondern auch durch enge Zusammenarbeit bei der strategischen Reformulierung von Prozessen. Warum diese Herangehensweise effizienter ist, als Lösungen von Grund auf selbst zu entwickeln, lesen Sie übrigens auch im Beitrag zum Thema “Make or Buy”.

Kontaktieren Sie uns gerne, wenn Sie mehr zu dem Thema erfahren möchten oder Interesse daran haben, gemeinsam mit uns Ihr Forderungsmanagement zukunftssicher zu machen.

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