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Cognitive Cash Application: Mensch und KI arbeiten zusammen – für bestmögliche Ergebnisse

23-06-2018 7 min read

Ein Interview mit Nils Strachanowski, Solution Success Director für Cash Application bei Serrala

 

In wirtschaftlich unsicheren Zeiten sind die Eintreibung offener Rechnungen und deren zeitnahe Verbuchung wichtiger denn je. Wo sehen Sie die größten Herausforderungen für Unternehmen im Debitorenmanagement und wie werden diese Herausforderungen durch die aktuelle Krise verschärft?

Der Prozess des Rechnungsabgleichs wird durch eine Reihe von Herausforderungen bestimmt, die wir im Grunde in jedem Unternehmen sehen. In erster Linie haben wir manuelle und stark repetitive Aufgaben, die den Zuordnungsprozess von eingehenden Zahlungen zu offenen Posten verlangsamen. Dies ist besonders kritisch, wenn die Liquidität knapp ist und Zahlungseingänge möglichst schnell zur Verfügung stehen müssen, um damit zu arbeiten – Stichwort: Working Capital. Ein langsamer Abgleich offener Rechnungen ist oft die Folge schleppender Prozesse. Viele Unternehmen leiden auch unter mangelnder Transparenz, was sich in Krisenzeiten noch nachteiliger auswirken kann. Gerade dann müssen Sie schließlich wissen, wo sich Ihr Geld befindet. Darüber hinaus hindern fragmentierte Prozesse und Grenzen bei implementierten Lösungen die Finanzabteilungen daran, das volle Potenzial ihres Debitorenmanagements auszuschöpfen.

Wie kann Serrala Unternehmen dabei helfen, diese Herausforderungen zu meistern?

Manuelle und repetitive Aufgaben können mit der entsprechenden Technologe ohne weiteres automatisiert werden. Unsere Cash-Application-Lösungen erreichen bei einigen unserer Kunden Automatisierungsraten von mehr als 90 Prozent. Außerdem reduzieren sie manuelle Tätigkeiten auf breiter Front. Dadurch haben Sie weniger nicht-zugeordnete Zahlungseingänge und Ihre Kundenkonten werden in Echt-Zeit aktualisiert. Dies hilft natürlich auch bei der Überwachung wichtiger Kennzahlen und sorgt für mehr Transparenz. Unternehmen profitieren außerdem von einem höheren Standardisierungsgrad mit einer Lösung, die alle eingehenden Formate verarbeiten kann. Intelligente Technologien wie künstliche Intelligenz (KI) und Maschinelles Lernen (ML) erzielen dabei bestmögliche Ergebnisse.

Wie sieht der automatisierte Cash Application-Prozess von Serrala aus?

Unser Ansatz besteht im Wesentlichen aus zwei Bereichen: Da wäre zunächst eine klare End-to-End-Verarbeitung von Zahlungsinformationen. Alle gängigen Formate von Banken (Kontoauszüge und Lockbox), Kunden (Überweisungsavise und Abrechnungsdateien) und von Zahlungsdienstleistern werden automatisch erkannt und verarbeitet. Mehr als fünfzig vorgefertigte Reporting-Kennzahlen und Know Your Customer-Funktionen sorgen für Transparenz. Die Nutzer können ihre eigenen Buchungsregeln erstellen, während integrierte Workflows die Prozessqualität verbessern. Zweitens bauen wir auf zukunftssichere Technologien. Wir verwenden KI- & ML-Funktionen für die Zahlungszuordnung und unterstützen die digitale Transformation der Unternehmen über einen hybriden Systemansatz, der On-Premise mit Cloud kombiniert. Durch den Einsatz dieser Technologien erreichen unsere Kunden einen hohen Automatisierungsgrad und reduzieren manuelle und sich wiederholende Aufgaben um durchschnittlich um 85 Prozent. Das Ergebnis: Tagesaktueller Rechnungsabgleich und weniger nicht-zugeordneten Zahlungseingänge, sowie geringere Forderungslaufzeiten und effizientere Prozesse in der Debitorenbuchhaltung.

Sie haben KI & ML erwähnt. Diese werden aufgrund ihrer selbstlernenden und selbsttätigen Fähigkeiten auch manchmal als "kognitive Technologien" bezeichnet. Können Sie ein Beispiel geben, wie der kognitive Rechnungsabgleich praktisch funktioniert und wie Organisationen von diesen Technologien profitieren?

Gemäß unseres Ansatzes arbeiten Menschen und KI zusammen – für bestmögliche Ergebnisse. Unsere Cash-Application-Lösungen bieten Regeln, die einfach einzurichten sind, sogar bei komplexen Szenarien. Sie können alle Informationen aus Kontoauszügen, Überweisungsavise, Abrechnungs- und Lockbox-Dateien nutzen und vorkonfigurierte Regelvorlagen innerhalb von Sekunden anpassen. Transparente Feedbackschleifen helfen, die Regeln weiter zu verbessern. Dann bietet unsere AI-Match-Funktion eine KI-basierte Zahlungszuordnung ohne manuell erstellte Regeln. Das Zahlungsverhalten der Kunden wird analysiert und wirkt sich auf das Scoring und die Entscheidungsfindung aus, und maschinelles Lernen wird für Kundennamen und Bankdaten angewendet. Maschinelles Lernen wird auch eingesetzt, um die Erkennung von Überweisungsavise zu verbessern. Und schließlich können kognitive Technologien Ausnahmen leichter erkennen und damit die Sonderfallbearbeitung bei Kontoauszügen, Lockbox- und Überweisungsposten unterstützen. Automatisierte Buchungsvorschläge beschleunigen diesen Prozess, einschließlich der automatischen Auslösung von Folgeaktionen.

Erwarten Sie aus Ihrer Erfahrung und dem Feedback Ihrer Kunden, dass kognitive Technologien in Zukunft eine wichtige Rolle im Debitorenmanagement spielen werden?

Definitiv sehen wir, dass es sich in diese Richtung bewegt. Und das Remote-Working der letzten Monate hat die Bedeutung einer soliden digitalen Infrastruktur noch einmal unterstrichen. Wir bei Serrala tun unser Bestes, um unsere Kunden bei ihrer digitalen Transformation zu unterstützen. So haben wir zum Beispiel neben unserer neuen Cloud-Lösung für den Rechnungsabgleich kürzlich auch cloudbasierte Lösungen für automatisierte Zahlungsaufforderungen und für die Verarbeitung von Abrechnungsdateien von Payment Service Providern in unser Portfolio aufgenommen. Sie ergänzen unsere Cash Application-Lösungen perfekt und folgen einmal mehr unserem End-to-End-Ansatz bei der Automatisierung. Wir glauben, dass dies die Zukunft ist, und unsere Kunden und die allgemeine Marktentwicklung scheinen dem zuzustimmen.

 

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