Täglich werden hunderte Entscheidungen getroffen. Geht dieser Fall in den Mahnbescheid oder nicht? Was ist die nächste sinnvolle Maßnahme? Klassische Scoring-Modelle geben darauf eine Antwort, aber oft die falsche, weil sie die Geschichte hinter der Zahl nicht kennen.

cAI Technology arbeitet seit knapp einem Jahr an einer anderen Antwort. Der Decision Navigator soll das Ergebnis sein.

Eine Branche, eine offene Rechnung

Die Idee ist in der Inkassobranche seit Jahren ein viel diskutiertes Thema. Wie lässt sich in einem komplexen Forderungsfall automatisiert und zuverlässig entscheiden, was als nächstes zu tun ist? Nicht auf Basis pauschaler Regeln, sondern auf Basis des konkreten Falls, seiner Geschichte und seiner Wahrscheinlichkeiten.

„Die Next Best Action, also die Frage, was die zielführendste nächste Maßnahme für diesen konkreten Fall ist, ist so etwas wie der heilige Gral, den jeder gerne im Einsatz hätte, der bisher aber nicht so leicht zu packen war.“
– Stephanie Dittrich, Head of AI Development bei cAI Technology.

Standardlösungen am Markt liefern allgemeine Scores. Sie aggregieren Daten, verdichten sie zu einer Zahl und geben damit eine Einschätzung ab. Was sie nicht können: den zeitlichen Verlauf eines Falls verstehen, Muster im Zahlungsverhalten erkennen und daraus eine individuelle Empfehlung ableiten. Genau das soll der Decision Navigator können.

Der Unterschied liegt im Zeitverlauf

Ein klassisches Scoring-Modell betrachtet aggregierte Datenpunkte: eine Zahl, die eine Situation zusammenfasst. Der Decision Navigator soll anders denken. Er wird sequentielle Informationen in ihrem zeitlichen Ablauf analysieren.

Stephanie Dittrich macht das an einem einfachen Beispiel deutlich: „Es ist ein Unterschied, ob jemand einmal vor einem Jahr 100 Euro gezahlt hat, oder ob er pünktlich seit zehn Monaten jeweils zehn Euro zahlt. Die Summe ist dieselbe, die Prognose für eine weitere Zahlung eine völlig andere.“

Für die Entscheidung vor einem Mahnbescheidsantrag soll das System hunderte Datenpunkte heranziehen. Zusätzlich kommen modernste KI-Methoden zum Einsatz, darunter von der Quantenforschung inspirierte Ansätze, um komplexe Entscheidungsräume besser abzubilden. Dabei soll der Mensch im Loop bleiben: Wo Entscheidungen Konsequenzen für Menschen haben, legt der Mensch den Cut-off fest. Die KI liefert die Wahrscheinlichkeit, die Entscheidungsgrundlage bleibt transparent und nachvollziehbar.

Neun Monate Grundlagenforschung

Die Entwicklung startete mit einem konkreten Anwendungsfall: dem MB-Scoring, also der Frage, welche Fälle sinnvollerweise in den Mahnbescheid übergehen sollten. Was nach einem eingegrenzten Problem klingt, erforderte intensive Vorarbeit. Neun Monate, viele explorierte Ansätze, intensive Arbeit an der Datengrundlage.

Das war bewusst so gewählt. Wer eine universale Entscheidungslogik bauen will, braucht ein sauberes Fundament. cAI hat sich die Zeit genommen, die gesamte Datenbasis wirklich zu verstehen, bevor die nächsten Schritte angegangen wurden. Der Decision Navigator ist deshalb kein schnell entwickeltes Automatisierungstool, sondern das Ergebnis strukturierter Grundlagenforschung.

Der Go-live steht bevor. Die Erwartungen sind konkret: Im Bereich der Mahnbescheidsentscheidung soll der Decision Navigator Nicht-Zahler deutlich treffsicherer aussortieren als der bisherige regelbasierte Score. Das Ziel ist nicht mehr Automatisierung, sondern weniger Fehlentscheidungen und damit weniger unnötige Prozesskosten.

Forderungsmanagement, das den Menschen abholt

Der Decision Navigator soll nicht nur effizienter sein, sondern auch fairer. Im besten Fall soll das Inkassoerlebnis für den Schuldner angenehmer werden, weil die Maßnahmen individuell passen statt standardisiert zu greifen. „Im optimalen Fall unterstützen wir den Schuldner genau da, wo er steht, und helfen ihm beim Schuldenabbau“, so Dittrich.

Ein Effekt, der sich auch für Mandanten rechnen soll: Ein fairer Prozess erhöht die Chance, den Kunden nach Abschluss des Verfahrens zurückzugewinnen. Beim Thema Next Best Action geht es deshalb über die reine Beitreibungsquote hinaus. Es geht darum, welche Maßnahme zum richtigen Zeitpunkt über den richtigen Kanal die beste Wirkung erzielt. Für alle Beteiligten.

Ein zentrales Nervensystem für das cAI-Ökosystem

Der Decision Navigator ist nicht als isoliertes Modul gedacht. Er soll als zentrales Nervensystem für das gesamte cAI-Ökosystem fungieren. Andere Module sollen auf seine Entscheidungskompetenz zugreifen können: der Voice Agent am Telefon, der Text Agent bei E-Mails, der Antwort-Experte für Sachbearbeiter. Alle sollen ihre Reaktionen flexibel auf Basis der Entscheidungsgrundlage aus dem Decision Navigator anpassen können.

Dabei ist er durchaus eigenständig konzipiert. Der Decision Navigator soll seine Erkenntnisse direkt in die Workflows von Ikaros, dem von coeo eingesetzten Prozesssystem, einfließen lassen können, unabhängig vom Rest des Ökosystems. Entscheidungslogik und operative Umsetzung greifen so unmittelbar ineinander.

Was als nächstes kommt

Das große Ziel ist eine universale Entscheidungseinheit. Ein Modul, das zu jeder Zeit und in jeder Situation im Aktenverlauf dabei unterstützt, die zielführendste Aktion zu wählen. Nicht auf Basis standardisierter Flows, sondern auf Basis des konkreten Falls und des Menschen dahinter.

„Künftig stelle ich mir ein Modul vor, das uns zu jeder Zeit und in jeder Situation im Aktenverlauf dabei unterstützen kann, die zielführendste Aktion zu wählen, so dass wir uns nicht mit standardisierten Flows behelfen müssen, die die Individualität des konkreten Falls und des Menschen dahinter nicht berücksichtigen können“, sagt Stephanie Dittrich.

„Das wäre tatsächlich eine Revolution des Forderungsmanagements.“

Titelbild © Garun Studios