Auf KI- und Big-Data-Basis CollectAI bietet automatisiertes Forderungsmanagement

Das Innovationslabor Liquid Labs hat sein neues Start-up collectAI vorgestellt. Im Mittelpunkt der neuen Firma steht automatisiertes und optimiertes Forderungsmanagement auf Grundlage von künstlicher Intelligenz, maschinellem Lernen und Big Data.

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Auf dieser Basis werden personalisierte Strategien für die Schuldneransprache entwickelt. Sie sollen die Rückzahlungsquote erhöhen und beschleunigen. Als Pilotkunde konnte RatePAY gewonnen werden, ein Zahlungsanbieter für E-Commerce-Händler. Dieser sieht den neuen Ansatz als effizientes Mittel zur Klärung offener Sachverhalte: „Wir erreichen die Käufer schnell, gezielt und reduzieren dadurch negative Erfahrungen“, erklärt RatePAY-COO Niels Conzen. Weitere Pilotkunden sollen in Kürze folgen. Dabei soll es sich um Großkunden aus den Segmenten Zahlungsanbieter und Forderungsverwalter handeln.

Kontakt per Messenger

Das System von CollectAI besteht aus einer Software für Unternehmen, die ihre Kunden auf direktem Weg erreichen wollen. Es greift auf eine Datenbank mit Informationen zurück, die Einblicke in günstige Sendezeiten von Zahlungserinnerungen, passende Tonalität und Kommunikationskanäle mit schnellen Reaktionszeiten geben. Dabei kommen auch Dienste wie Skype oder WhatsApp zum Einsatz. „Messaging-Dienste wie WhatsApp haben eine enorm hohe Öffnungsrate und kurze Reaktionszeiten. WhatsApp-Newsletter-Kampagnen haben beispielsweise eine Öffnungsrate von 93 Prozent“, verdeutlicht Liquid-Labs-Geschäftsführer Paul Jozefak.

Der Ton macht die Musik

Zudem bedient sich collectAI einer anderen Tonalität bei der Schuldneransprache. Dafür stehen verschiedene Texte und Layouts zur Verfügung, die ständig getestet und optimiert werden. Bei der Ansprache wird vor allem auf Motivation gesetzt: „Wir verfolgen mit collectAI den von uns entwickelten Customer-Centric-Collections-Ansatz. Der Schuldner wird bei uns zum Kunden und steht im Mittelpunkt. Motivation statt Eskalation ist hierbei das Credo“, erklärt Jozefak.

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