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Mahnwesen: KI gewinnt für erfolgreiche Datenstrategie an Relevanz  

Die Nutzung von Daten im Mahnwesen gehört erst für die Hälfte (52 Prozent) der europäischen Unternehmen zum Standard. Auch unter den deutschen Finanzentscheidern gäben lediglich 49 Prozent an, ihr Unternehmen sei im Mahnwesen im Vergleich zur Konkurrenz (sehr) datengetrieben, so eine neue Studie der EOS Gruppe, für die mehr als 3.000 Unternehmen in 16 europäischen Ländern befragt wurden. Für die erfolgreiche Umsetzung einer Datenstrategie im Mahnwesen betrachten der Untersuchung zufolge deutsche wie europäische Unternehmen Datenschutz und Informationssicherheit nicht als Hindernis. Drei Viertel aller Firmen (75 Prozent) hierzulande bewerteten sich beim Thema Informationssicherheit als (sehr) fortschrittlich – beim Datenschutz seien es sogar 82 Prozent, hieß es.

Handlungsbedarf sähen die Unternehmen jedoch hinsichtlich der Datenmenge und -qualität. Nur knapp über die Hälfte (53 Prozent) bewerten den Angaben zufolge die eigenen Datenmengen als fortschrittlich. Mit Blick auf die Datenqualität seien es sogar nur 49 Prozent. Für eine erfolgreiche Datenstrategie gewinne vor allem der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) an Relevanz. 32 Prozent der Unternehmen in Europa gaben demnach an, dass KI in den Betrieben mittels selbstlernender Algorithmen bereits das eigene Mahnwesen verbessere. Weitere 31 Prozent nutzten KI im Forderungsmanagement in ersten Ansätzen. Hierzulande zeige sich ein vergleichbares Bild: Jeweils 27 Prozent und 33 Prozent der deutschen Firmen verzeichneten laut Studie diese Entwicklung.

Einig über den Nutzen von KI seien sich die europäischen Unternehmen insgesamt allerdings nicht. Während 44 Prozent an eine Revolutionierung des Forderungsmanagements durch KI glaubten, messen demnach 30 Prozent der Unternehmen KI hier keine große Bedeutung bei. „Unsere Erkenntnisse zeigen jedoch, dass Daten und die Nutzung von KI das Forderungsmanagement noch effizienter machen“, erklärte Jakob Spitzer, Director Analytics bei EOS. (ud)

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Was versteht man unter „Data Science“ und wie ist dies in den Themenkomplex KI einzuordnen?  Wozu benötigt eine Bank überhaupt einen Data Scientist und mit welchen Daten und Tools wird hier gearbeitet? Diese und weitere Fragen stellen wir Torsten Nahm, der das Kompetenzzentrum für Data Science bei der DKB leitet. Hören Sie weitere Episoden aus der Reihe „durch die bank“.

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