Das Mahnwesen automatisieren

Die Kernidee eines automatisierten Mahnwesens ist es, Bestandsdaten im Forderungsmanagement clever zu nutzen. Und zwar dort, wo sie ohnehin schon liegen. Also in den Datenbanken der ERP-, BuHa- oder OPOS-Systeme, in denen die relevanten Informationen im entsprechenden Modul der Debitorenbuchhaltung vorliegen. Tritt eine Zahlungsstörung auf, lassen sich die Forderungsdaten über ein passendes Inkasso­interface an einen spezialisierten Dienstleister im Forderungsmanagement übergeben. Zwischen Eintreten der Zahlungsstörung, vorgelagertem betrieblichen Mahnwesen und Übertritt der Forderungsangelegenheit ins professionelle Inkasso liegt also maximal ein Mausklick (Halbautomation). Alternativ lässt sich das Mahnwesen auch vollständig automatisieren. Dann erfolgt die Datenübermittlung nach vordefinierten Parametern, etwa dem Forderungsalter oder der Mahnstufe.

Auf diese Weise entstehen drei Vorteile gegenüber der manuellen Übergabe von Inkassofällen: Erstens lässt sich von einer Zeitersparnis profitieren, weil die einzelnen Datensätze nicht mehr händisch in das Übergabeformat des Inkassodienstleisters übertragen werden müssen.

Das macht sich zweitens bei den Personalkosten bzw. der Ressourcenbindung bemerkbar. Denn Mitarbeiter, die sonst mit der Forderungsübergabe beschäftigt wären, stehen dann für das Kerngeschäft zur Verfügung.

Und drittens wird das Mahnwesen früher professionalisiert. Das Forderungsmanagement wird somit engmaschiger, die Schuldnerkommunikation direkter und die Realisierungschancen ziehen dann automatisch nach. Dabei sind alle Schritte, die das angeschlossene Inkassobüro unternimmt, als Rückmeldedaten-Feed einsehbar. Das bedeutet, Gläubiger sehen zu jedem Zeitpunkt transparent, was wann in welchem Fall unternommen wurde.

Wann aber ist der Umstieg auf ein automatisiertes Mahnwesen sinnvoll? Und welche Kosten entstehen bei der Umsetzung? Laut PNO Inkasso AG sollten folgende Schritt im Projektplan berücksichtigt werden:

• Recherche eines Dienstleisters für automatisiertes Forderungsmanagement, der die tatsächliche Arbeit an den Inkassofällen übernimmt
• Informationen über die eigene Software­Lösung sammeln und feststellen, an welcher Stelle die Implementierung der Inkassoschnittstelle sinnvoll ist (Rücksprache mit dem SoftwareHersteller)
• Inkassoschnittstelle aus der eigenen Software heraus programmieren (entweder über eigene IT, externen IT-Dienstleister oder das involvierte Software-Haus)
• Festlegen der Parameter, nach denen Fälle übergeben werden (Mahnstufen, Eingreifmöglichkeiten, Prüfkriterien etc.)
• Schnittstelle durchtesten
• Mitarbeiter im Umgang mit der neuen Lösung schulen, Gründe für die Umstellung darlegen und über die internen Kommunikationskanäle ins Unternehmen tragen
• Schnittstelle liveschalten

Ein automatisiertes Mahnwesen lohnt immer dann, wenn die (langfristige) Einsparung die Vorkosten des Automationsprojektes auffängt. Einsparpotentiale ergeben sich dabei an mehreren Stellen, allen voran beim Personal. An zweiter und dritter Stelle folgen ein verbessertes Working Capital – ein Nebeneffekt, der praktisch immer mit einem stringenten Mahnwesen einhergeht – sowie der Wegfall von Übergangskosten. Denn die Automation funktioniert nicht schleichend, sondern binär.

Neben den Soforteffekten bedeutet eine Umstellung auch eine Investition in die Unternehmenszukunft. Denn die Big-Data-Revolution hat Auswirkungen auf das Forderungs(daten)-management. Die Rolle des Inkassodienstleisters wird sich zum „Präventivinkasso“ verschieben. Es wird darum gehen, Zahlungsausfälle kommen zu sehen, bevor sie auftreten. Dafür braucht es neben einer breiten Datenbasis vor allem eine Schaltstelle, die die Datenflut, die Auskunfteien und andere Datenbanken zuliefern, interpretieren und qualifizieren kann. Anhand dieser Daten wird es Unternehmen dann in Echtzeit möglich sein zu entscheiden, ob ein Geschäft zustande kommt oder nicht. Mit einem automatisierten Forderungsmanagement ist der physische Datentransfer an dieser Informationsschnittstelle mit einer belastbaren Infrastruktur versorgt.

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