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Projekterfahrung · Inkasso / Forderungsmanagement

Präzisere Schuldnerprofile, wirksameres Forderungsmanagement

Für eine international führende Inkassogesellschaft entstand ein KI-gestütztes Profiling-System für Schuldner in verwalteten und erworbenen Portfolios: Interne und externe Daten werden gesammelt, bereinigt und angereichert, um jeden Schuldner individuell zu profilieren und die Ansprache gezielt zu steuern.

Die Ausgangslage

Das Problem

Die Schuldnerprofile in verwalteten und erworbenen Portfolios waren unpräzise, wichtige Signale aus internen und externen Datenquellen blieben ungenutzt.

Das Potenzial eines dynamisierten, individuell profilierten Forderungsmanagements, mit passender Ansprache je Schuldner, wurde nicht ausgeschöpft.

Analytics

Die Lösung

So wurde es gelöst

Daten-Aggregation Gezielte Sammlung, Aggregation und Bereinigung interner und externer Daten in einem zentralen Data Warehouse.
Individuelles Profiling Jeder Schuldner wird einzeln profiliert, die Ergebnisse gehen an nachgelagerte Services zur Steuerung.
Maßgeschneiderte Ansprache Art, Ton und Timing der Ansprache (Mail, Anruf) richten sich nach dem individuellen Profil.

Die Ergebnisse

14 % Erhöhung der Forderungsbeitreibung
4 % Reduktion der Ausfälle
60 % reduzierter Personalaufwand (FTE) in der Administration

Technologie

Eingesetzte Verfahren

Stack

  • Machine Learning
  • Data Warehouse
  • Profiling
  • Datenanreicherung

Laut Projektbericht: rund 76 Mio. Euro Gesamteinsparung und Umsatzeffekt.

Verantwortet von Gründern und Senior-Engineers von Beyonetix. Zahlen laut jeweiligem Projektbericht.

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