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Potenziale im Forderungsmanagement


Studie: Erst 12 Prozent der deutschen Finanz-Entscheider glauben, dass Künstliche Intelligenz die Fehlerquote im Forderungsmanagement revolutionär minimieren wird
Lediglich 4 Prozent der Befragten wären bereit, im Forderungsmanagement vollständig auf KI zu vertrauen


Europaweit glauben 30 Prozent der Finanz-Entscheider, dass Künstliche Intelligenz (KI) die Fehlerquote im Forderungsmanagement revolutionär minimieren wird. Nur 12 Prozent der deutschen Kollegen teilen diese Meinung. Klares Schlusslicht in Europa. Das ist das Ergebnis der repräsentativen Studie "Europäische Zahlungsgewohnheiten" 2019 des Finanzdienstleisters EOS in 17 europäischen Ländern. Mehr als ein Drittel der befragten Manager in Deutschland hält das Thema KI für vollkommen überschätzt. Entsprechend sehen der Arbeit mit KI nur 6 Prozent mit Freude entgegen. In allen anderen Ländern gehen die Entscheider die Zukunftstechnologie deutlich optimistischer an: 18 Prozent können es nicht abwarten mit KI zu arbeiten. Das Transformationspotenzial von KI schätzen die deutschen Finanzentscheider allerdings ähnlich ein wie ihre europäischen Kollegen: So sehen 41 Prozent durch KI Jobs in ihrem Bereich bedroht (Europa: 47 Prozent).

KI – Jobkiller oder hilfreiche Unterstützung?
Dass deutsche Manager die Bedrohung von Arbeitsplätzen für etwas geringer halten, erscheint folgerichtig, da sie das Verbesserungspotenzial der KI in ihrem Bereich weniger hoch einschätzen als die Fachleute der anderen Länder. "Das könnte eine teure Fehleinschätzung sein, denn so bleiben die Potenziale der KI ungenutzt", meint Jakob Spitzer, Bereichsleiter Analyse & Steuerung bei EOS Deutscher Inkasso-Dienst. Mit seinem Team arbeitet er an KI-Lösungen, die im Forderungsmanagement unterstützen. "Meine Erfahrung ist: Je mehr sich die Kolleginnen und Kollegen mit dem Thema auseinandersetzen, desto klarer zeigt sich das enorme Potenzial der KI. Bei der Anwendung wird dann schnell deutlich, dass KI-Tools den eigenen Job unterstützen – und neue Möglichkeiten schaffen."

So soll seitens EOS beispielsweise KI-gestützte Software dabei helfen, die erfolgversprechendste Kontaktmöglichkeit des säumigen Verbrauchers auszuwählen. Dabei schlägt das System unter anderem vor, welche Form der individuellen Ansprache – ob Brief, Anruf oder SMS – im jeweiligen Fall am besten geeignet ist. Das ermöglicht dem Mitarbeiter eine deutlich schnellere Bearbeitung.

Dänemark gegen Deutschland 32 : 4
Die Dänen haben das große Potenzial der KI bereits erkannt: 32 Prozent der befragten Entscheider im Nachbarland wären bereit, im Forderungsmanagement vollständig auf künstliche Intelligenz zu vertrauen. Europaweit sind es 19 und in Deutschland nur 4 Prozent. Jakob Spitzer: "Wer mit Innovationen weniger fremdelt, wird deren Potenziale schneller erschließen. Als eines der führenden Unternehmen im Forderungsmanagement schätzen wir das Potenzial der KI sehr hoch ein."

Über die repräsentative EOS Studie "Europäische Zahlungsgewohnheiten" 2019
Gemeinsam mit dem unabhängigen Marktforschungsinstitut Kantar befragte EOS 3.400 Unternehmen in 17 europäischen Ländern via Telefoninterviews zu den dortigen Zahlungsgewohnheiten. Jeweils 200 Unternehmen (mit je mehr als fünf Millionen Euro Jahresumsatz) aus Belgien, Bulgarien, Dänemark, Deutschland, Frankreich, Griechenland, Großbritannien, Kroatien, Polen, Rumänien, Russland, Schweiz, Slowakei, Slowenien, Spanien, Tschechien und Ungarn beantworteten im Frühjahr 2019 Fragen zu eigenen Zahlungserfahrungen sowie zu aktuellen Themen im Risiko- und Forderungsmanagement. Die jährlich stattfindende Studie wurde von EOS bereits zum zwölften Mal durchgeführt.
(EOS Gruppe: ra)

eingetragen: 28.12.19
Newsletterlauf: 24.02.20

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Meldungen: Studien

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  • Cloud Security Posture Management

    Tenable veröffentlichte kürzlich ihren State of Cloud and AI Security 2025 Report, aus dem hervorgeht, dass das rasante Wachstum von Hybrid-, Multi-Cloud- und KI-Systemen schneller voranschreitet als die Entwicklung von Cloud-Sicherheitsstrategien, sodass neue Ebenen an Komplexität und Risiken entstehen.

  • Nutzung von GenAI-Applikationen

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  • Fähigkeiten im Bereich Responsible AI

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