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Drei Schlüsseltechnologien für die Transformation der Debitorenbuchhaltung im Jahr 2021
Selten war ein Jahr so einschneidend in finanzieller (und gesellschaftlicher) Hinsicht wie 2020. Und kaum ein Unternehmensbereich war von diesem Wandel so stark betroffen wie die Debitorenbuchhaltung. Vor dem Hintergrund einer schrumpfenden Wirtschaftsleistung, dem Stillstand ganzer Industrien und dem Bankrott selbst etablierter Firmen haben viele Unternehmen angefangen, sich verstärkt auf ihre Barmittel konzentrieren. Gleichzeitig sind viele Unternehmen knapp bei Kasse, was ein effektives Forderungsmanagement deutlich erschwert hat.
Die Aussichten für 2021 sind zumindest rosiger. Allem Anschein nach wird 2021 ein Jahr des Aufschwungs: Für Debitorenteams verspricht das eine Rückkehr zu mehr Stabilität, die Chance, aus den Herausforderungen von 2020 lernen die Arbeitsweise in ihrer Abteilung neu zu definieren. Da viele Unternehmen wieder ein gewisses Maß an finanzieller Sicherheit erreicht haben, steht die Transformation der Debitorenbuchhaltung wieder ganz oben auf der Agenda. Und Technologie spielt dabei eine wichtige Rolle. Von der Produktivitätssteigerung und der Beschleunigung des Forderungseinzugs bis hin zur Harmonisierung jahrzehntealter Prozesse – es gibt eine Vielzahl von Möglichkeiten, wie moderne Schlüsseltechnologien das Debitorenmanagement optimieren können.
In diesem Jahr gibt es drei spezifische Technologien, auf die viele Teams ihre Zeit und ihr Budget mit hoher Wahrscheinlichkeit konzentrieren werden: Process Mining, Machine Learning (oder künstliche Intelligenz, wenn Ihr Unternehmen bereits soweit ist) und Automatisierung.
Im Folgenden erklären wir Ihnen warum.
Technologie-Schwerpunkt Nr. 1: Process Mining
Bevor Sie Ihr volles Potenzial im Forderungsmanagement ausschöpfen können, müssen Sie die „Execution Gaps“ in den Prozessen Ihres Teams finden – also die häufig auftretenden Fehler, Ineffizienzen und Verzögerungen, die Ihre Performance schmälern, von veralteten Stammdaten bis hin zu fehlerhaften Rechnungen. Und genau hier kommt Process Mining ins Spiel.
Mit Process Mining können Sie Ihre Debitorenprozesse auf allen Ebenen – von der Zahlungsabwicklung bis zum Kreditmanagement – genau verstehen, Execution Gaps identifizieren und deren Ursachen aufdecken. So können Verzögerungen in Ihren Forderungsprozessen durch eine ganze Reihe von Hindernissen verursacht werden, zum Beispiel durch veraltete und zu großzügige Kreditbedingungen, die ein Kunde weiterhin nutzt. Process Mining verschafft Ihnen vollständige Transparenz über die Abläufe in der Debitorenbuchhaltung, so dass Sie diese Ineffizienzen schnell beheben können. Einfach ausgedrückt lässt sich mit Process Mining genau verstehen, wo und wie Prozesse angepasst werden müssen, um die Produktivität, Effizienz und den Forderungseinzug zu optimieren.
Das Hauptziel von Process Mining ist und bleibt jedoch Transparenz – die daraus gewonnenen Erkenntnisse müssen Sie selbst in Maßnahmen umsetzen. Process Mining kann daher eine wertvolle Informationsquelle für Transformationen sein, erfordert aber nach wie vor Engagement von Ihrem Team sobald es an die Prozessoptimierung geht. Deshalb erzeugt Process Mining nicht denselben Hype wie zum Beispiel Automatisierung und Künstliche Intelligenz. Der immense Mehrwert von Process Mining wird daher (noch) oft übersehen.
Technologie Schwerpunkt Nr. 2: Machine Learning und Künstliche Intelligenz
Process Mining liefert tiefe Einblicke in interne Prozesse, und – noch wichtiger – die Daten, die Sie benötigen, um Ihre Kunden, deren Verhalten, und vor allem deren Zahlungswahrscheinlichkeit zu verstehen.
An dieser Stelle kommen Machine-Learning-Algorithmen zum Einsatz. Mithilfe von KI- und ML-Technologie können Sie Prozesse anhand Ihrer Daten genau nachvollziehen und eine vollständige 360-Grad-Sicht auf Ihre Kunden erhalten. Dadurch erhalten Sie einen datengestützten Überblick über wichtige offene Zahlungen sowie wann und wie Sie handeln müssen, um Ihre Forderungen zu optimieren.
Zum Beispiel können Sie mit KI-gestützten Analysen Auffälligkeiten bei Ihren Kunden erkennen – etwa wenn sich das Zahlungs- oder Kommunikationsverhalten ändert. Die Technologie kann dann auf potentielle zukünftige Zahlungsprobleme hinweisen und den möglichen Impact auf Ihr Unternehmen vorhersagen. Im Gegenzug können Ihre Teams mit den gewonnen Informationen Zahlungsverzögerungen vermeiden.
Aber wie auch immer Sie die Technologie einsetzen: Ihre Einsichten sind nur so gut wie die Daten, die diesen zugrunde liegen. Um das Potenzial von Machine Learning und Künstlicher Intelligenz voll auszuschöpfen, brauchen Sie zwingend hochwertige und saubere Daten, und zwar vor der Implementierung.
Technologie Schwerpunkt Nr. 3: Automatisierung
Die Automatisierung einfacher Prozesse – einschließlich der Kommunikation über Fälligkeiten und überfällige Zahlungen oder das Ausfüllen bestimmter Formulare – ist der Schlüssel zur Optimierung der Debitorenbuchhaltung im Jahr 2021. Wenn Sie Routineaufgaben und manuelle Dateneingabe reduzieren, können Sie Ihren Mitarbeitern mehr Zeit für das geben, was sie am besten können – komplexere Aufgaben, die spezifische Expertise erfordern und zu mehr erfolgreichen Forderungen führen.
Und dabei ist im Bereich Automatisierung längst mehr möglich als nur robotergestützte Prozessautomatisierung, kurz RPA, die simple Klickpfade menschlicher Mitarbeiter imitiert. Nehmen Sie zum Beispiel Aufgaben, die typischerweise menschliches Urteilsvermögen erfordern: wie die Aktualisierung einer Rechnung mit einem falschen Preis. Normalerweise müssten Sie hierfür den richtigen Preis manuell überprüfen und durch einen Blick auf den Vertrag und E-Mail-Bestätigung validieren. Machine Learning kann in Verbindung mit Automatisierung Ihre Dokumente überprüfen und mit einer gewissen Sicherheit den korrekten Preis vorhersagen – der Prozess kann also automatisiert werden. Hier empfiehlt sich ein Tandem-Ansatz: Wenn Sie Ihre Daten in einem ersten Schritt durch Automatisierung bereinigen und sammeln, wird die anschließende Analyse dieser Daten durch künstliche Intelligenz und Machine Learning präziser.
Im selben Maße wie KI und ML auf saubere, qualitativ hochwertige Daten angewiesen sind, sollten Sie auch Ihre Automatisierungs-Initiativen durch leistungsstarke und zuverlässige Erkenntnisse unterstützen und ein präzises Bild Ihrer Prozesse haben. Wenn Sie fehlerhafte Prozesse automatisieren, laufen Sie Gefahr, Ineffizienzen zu automatisieren, die Sie später teuer zu stehen kommen.
Eine erfolgreiche Transformation der Debitorenbuchhaltung erfordert die Kombination dieser Technologien
Process Mining, KI und Automatisierung haben das Potenzial, Ihre Debitorenabteilung zu transformieren und die Leistung ihrer Mitarbeiter zu optimieren. Isoliert angewandt ist das Potential dieser Technologien jedoch eingeschränkt.
Eine wirklich effektive Transformation der Debitorenbuchhaltung erfordert daher eine Strategie, die alle drei Elemente kombiniert. Wenn Process Mining, KI und Automatisierung intelligent verknüpft werden, können sie sich gegenseitig ergänzen. Erkenntnisse aus Process Mining oder KI können zum Beispiel Aufschluss darüber geben, welche Aufgaben sich am besten für eine Automatisierung eignen. Die Automatisierung der Datenerfassung und -bereinigung kann die Qualität der KI- und ML-Erkenntnisse verbessern, ohne die Arbeitslast zu erhöhen. Wenn Sie die Erkenntnisse aus Process Mining mit den Möglichkeiten von KI verbinden, können Sie eine intelligente Workflow-Automatisierung erreichen, die tatsächlich Wirkung zeigt.
Während sich die Debitorenabteilungen von den finanziellen Herausforderungen des Jahres 2020 erholen, werden diese drei Technologien eine große Rolle bei der Effizienzsteigerung, der Reduzierung von Verzögerungen und der Optimierung des Forderungsmanagements spielen.
In unseren nächsten Artikeln werden wir uns mit jedem dieser sich entwickelnden Technologiebereiche eingehender beschäftigen und praktische Ratschläge für die Anwendung von KI und ML, Process Mining oder Automatisierung in Ihrer Debitorenbuchhaltung geben sowie die allgemeinen Herausforderungen analysieren, denen Sie bei der Einführung begegnen können.
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