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Big Data: Revolution im Forderungsmanagement

Als Big-Data-Analytics wird die Analyse großer Datenmengen verstanden, die mit herkömmlichen Datenbank-Systemen nur eingeschränkt oder gar nicht verarbeitet werden können.

Auf diese Weise stehen in Echtzeit hochwertige Analyseergebnisse zur Verfügung, die eine qualifizierte Grundlage für wichtige Unternehmensentscheidungen darstellen. Je besser die Algorithmen der Analysemethoden auf die speziellen Anforderungen im Forderungsmanagement abgestimmt sind, desto aussagekräftiger sind die Ergebnisse.
 

Das Wichtigste in Kürze:

  • Die Ergebnisse aus Big-Data-Analysen stellen eine datenbasierte Entscheidungsgrundlage bereit, um Prozesse und Produkte im Forderungsmanagement zu optimieren oder auch völlig neu zu gestalten.
  • Big-Data-Analysen basieren auf der dezentralen Verarbeitung großer Datenmengen mit hoher Geschwindigkeit. Die Datenmenge kann beliebig erweitert werden, die Daten stehen unmittelbar zur Weiterverarbeitung zur Verfügung.
  • Das Big-Data-Konzept ermöglicht die horizontale Skalierung der IT-Systeme. Dabei wird eine nahezu beliebige Zahl von Rechnern an unterschiedlichen Standorten miteinander vernetzt. In der Summe ergeben sich daraus die hohen Rechenleistungen, die für Big-Data-Analysen notwendig sind.
  • Lokale IT-Infrastrukturen werden zugunsten von Cloud-Lösungen in den Hintergrund gedrängt. Einer der Vorteile liegt dabei in der sofortigen Verfügbarkeit der Daten an den unterschiedlichsten Unternehmensstandorten.

Big-Data-Analysen im Forderungsmanagement

Die Auswertung großer Datenmengen mithilfe von Algorithmen liefert Antworten auf eine Vielzahl wichtiger Fragen im Forderungsmanagement. So lässt sich beispielsweise ermitteln, in welchen Fällen die Option einer Ratenzahlung die Zahlungswahrscheinlichkeit erhöht. Außerdem können Unternehmen durch Big Data einen wertvollen Informationsgewinn erhalten, wodurch beispielsweise die Wahl des geeigneten Kommunikationskanals bestimmt werden kann. Mit anderen Worten: Ein kompetenter Datenanalyst kann Ihnen sagen, ob eine telefonische oder eine schriftliche Mahnung größere Aussicht auf Erfolg hat. Aber auch die Frage, ob der völlige Verzicht auf eine Forderung wirtschaftlich Sinn ergibt, kann Gegenstand einer Big-Data-Analyse sein.


Wie läuft eine Big-Data-Analyse ab?
 

In einem ersten Schritt wird ein so genannter Pre-Test durchgeführt, in dessen Verlauf entsprechend qualifizierte Spezialisten mögliche Ziele und relevante Fragestellungen für ein bestimmtes Unternehmen erarbeiten. Als besonders erfolgversprechend hat sich bei den Analysen großer Datenmengen die Zusammenarbeit von firmeninternen Analysten mit externen IT-Experten herausgestellt. In einem multidisziplinären Team, das mathematisch-statistische Analysemethoden entwickelt oder anpasst, können Mathematiker ebenso vertreten sein wie reine Statistiker, Physiker, Informatiker und Volkswirtschaftler. Auch Psychologen und Soziologen können ihren Teil zu einer erfolgreichen Strategie im Forderungsmanagement beitragen.

Nachdem erfolgversprechende Verfahrensweisen ermittelt wurden, wird eine beschränkte Anzahl an Datensätzen einem Testlauf unterzogen. Dabei geht es in erster Linie um die Eignung der Daten bezüglich ihrer Qualität und der Datenstruktur. Wenn die Test-Phase erfolgreich war, ist die Basis für die massenhafte Anwendung der Analysemethoden geschaffen.

Gut zu wissen: Der Aufwand für Big-Data-Analytics ist insbesondere dann erfolgversprechend, wenn in Ihrem Unternehmen große Mengen an heterogenen Daten ausgewertet werden sollen. Auch, wenn Ihnen die Reaktionsgeschwindigkeit auf Ihre bisherigen Datenanalysen zu gering ist, kann Big Data ein geeigneter Lösungsansatz sein. Bei der Umstellung auf neue Key Performance Indicators (KPIs) oder der Einführung neuer Methoden können umfangreiche Datenanalysen ebenso eine wertvolle Hilfe sein.


IT-Infrastruktur und Datenverarbeitung

Als Standard für Big-Data-Analysen gilt nach wie vor das Hadoop-Framework von Apache. Diese Open-Source-Technologie lässt sich nahezu beliebig horizontal skalieren. Dabei wird eine große Zahl von Computern zu einem Cluster verbunden, die anfallende Rechenarbeit wird dann gemeinsam mit hoher Geschwindigkeit abgearbeitet. Unter anderem nutzen IBM, der chinesische Suchmaschinen-Anbieter Baidu und Facebook diese Technologie. Als Alternative bietet sich die In-Memory-Technologie an, die nicht die Festplatte eines Servers, sondern dessen Arbeitsspeicher zur Erledigung anspruchsvoller Analyse-Aufgaben nutzt. Daraus resultieren besonders hohe Zugriffsgeschwindigkeiten, die Datenanalysen in Echtzeit ermöglichen.

Beide Technologien sind ohne Weiteres miteinander kombinierbar und werden bereits seit Jahren mit großem Erfolg in Form von Cloud-Lösungen angewendet. Daraus ergeben sich auch im Bereich des Forderungsmanagements tiefgreifende Veränderungen der benötigten IT-Infrastrukturen. Die limitierenden, lokalen IT-Umgebungen werden zugunsten der skalierbaren Cloud-Lösungen zurückgedrängt. Auf diese Weise sind die Daten unternehmensweit an unterschiedlichen Standorten praktisch in Echtzeit verfügbar.

Big Data basiert auf der Überführung heterogener Daten in eine Software, die skalierbare und dezentrale Rechenprozesse erlaubt. Verarbeitet werden können sowohl unstrukturierte als auch strukturierte Daten, auf ein statisches Verarbeitungsdesign wird verzichtet. Die große Flexibilität bei den Datentypen ermöglicht das Hinzufügen neuer Datensätze in kurzer Zeit. Die neu hinzugekommenen Daten können sofort weiterverarbeitet werden.

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Big Data-Trends

Die fundierte Analyse großer Datenmengen ebnet Ihnen und Ihren Mitarbeitern den Weg hin zu datengestützten Entscheidungsprozessen, die auf einem nachvollziehbaren, wissenschaftlichen Fundament basieren. Derzeit ist die Entwicklung in den Bereichen Big-Data-Analytics, Künstliche Intelligenz (KI) und Machine Learning in vollem Gange und lässt auch zahlreiche Neuerungen im Bereich des Forderungsmanagements erwarten.

Eine Entwicklung, die zukünftig entscheidenden Einfluss auf die unternehmensweite Datenverarbeitung haben kann, sind die Data Ops von IBM. Damit bezeichnet IBM unterschiedliche Verfahren zur schnellen Bereitstellung von verlässlichen und sofort interpretierbaren Daten. Einen Nutzen erwarten sich die Experten dabei für die Analyse der Daten, die Optimierung von Anwendungen und für den Einsatz von KI.

Ein weiterer Trend, der auch einen Teil der erfahrenen Big-Data-Analysten aufhorchen lässt, ist die Datenanalyse nach Shazam-Manier. In der Vergangenheit wurde die beliebte Shazam-App meist als nützliches Spielzeug zur Identifizierung unbekannter Songs und Interpreten auf dem Smartphone verwendet. Mittlerweile sehen jedoch viele IT-Experten in den zugrunde liegenden Algorithmen auch ein enormes Potenzial für Daten-Lösungen. Shazam soll die Analyse-Systeme für große Datenmengen dabei unterstützen Datenmuster und -anomalien zu erkennen. Auch die Möglichkeit für weiterführende Datenanalysen, aus denen sich völlig neue Lösungsansätze auch im Forderungsmanagement ergeben können, ist denkbar. Dazu gehört beispielsweise die Erkennung von Kunden-Segmenten, die nach größeren Anschaffungen regelmäßig mit ihren laufenden Verpflichtungen in Verzug geraten.

Mithilfe von Natural Language Processing lassen sich Software-Lösungen realisieren, die die menschliche Sprache in ihrer natürlichen Form verstehen. Dabei spielt es keine Rolle, ob es sich um gesprochenen oder geschriebenen Text handelt. Auf diese Weise soll es auch ungeübten Anwendern möglich sein mit intelligenten Systemen zu interagieren. Auch die Bedürfnisse von Endkunden lassen sich auf dieser Basis identifizieren. Für das Forderungsmanagement relevante Produkte und Dienstleistungen können dementsprechend individuell angepasst und optimiert werden.

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Bei Lowell stellen wir Ihnen ein national und international erfolgreiches Team zur Seite, das sich aus hochqualifizierten Spezialisten zusammensetzt. Unsere Experten erarbeiten permanent Big-Data-Lösungen, die auf die individuellen Wünsche und Anforderungen unserer Kunden zugeschnitten sind. Dabei verlieren wir nie die Bedürfnisse Ihrer in Verzug geratener Konsumenten aus den Augen. Wir verfolgen hohe ethische Ansprüche und streben stets Lösungen an, die für alle Beteiligten zu einer fairen, befriedigenden Lösung führen.

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