Im Interview: Marc Schillinger, CEO eCollect AG

Next Big Think Jan. 20, 2021

Marc Schillinger ist seit mehr als 20 Jahren in der Financial Service Industrie tätig. Bevor er als CEO und Co-Founder zur eCollect AG kam, war er fünf Jahre im Vorstand der Lowell Group, dem zweitgrößten Inkasso-Unternehmen in Europa mit einem Umsatz von circa einer Milliarde Euro. Insgesamt war Schillinger über 15 Jahre bei Lowell für elf Länder in den Bereichen Vertrieb, Business Development und Corporate Development verantwortlich. Während seiner Zeit wurde das Unternehmen mehrfach verkauft und er hat mit diversen Private Equity Gesellschaften zusammengearbeitet, die er alle bis heute sehr schätzt.

Die langsame Veränderungsbereitschaft in der Corporate World hat ihn veranlasst, mit eCollect einen „industry challenger“ zur formieren, der den Receivables Management Prozess modern und digital umsetzt, um so die Wertschöpfungskette des Kunden zu erhöhen.

Wie kamen Sie zu eCollect und was ist das Besondere an Ihrem Unternehmen?

Ich wollte wieder mehr unternehmerisch tätig werden, was mich dazu veranlasst hat, in die Tech-Szene einzutauchen.  Ich bin gewissermaßen vom Kunden her bei der eCollect gelandet, da meine damaligen Corporate-Kunden nach einer one-stop-shop Lösung für den gesamtheitlichen Receivable Management Prozess gefragt haben, den es so nicht gab. Das hat mich dazu veranlasst, Fintech-Unternehmen anzuschauen. Die eCollect hat für meine Vision die besten Voraussetzungen im Tech-Bereich geboten und wir sind uns professionell wie auch menschlich schnell einig geworden.

Unser Headquarter ist in der Schweiz, eine operative Einheit ist in Deutschland in Essen, was gewissermaßen eine Inkasso-Hochburg ist. Ein weiterer operativer Standort ist Sofia, wo unser Tech-Hub angesiedelt ist. Wir arbeiten aktuell mit circa 45 Mitarbeitern zusammen.

Als ich bei eCollect angefangen habe, habe ich die Organisation und danach die Plattform reorganisiert. Die eCollect war ein digitales Inkasso-Unternehmen mit kleinen Online-Kunden. Um eine moderne und digitale Wertschöpfungskette für internationale Corporates jeglicher Verticals zu launchen, haben wir das Tech Eco-System zu einer Receivables Management Platform umgebaut und weiterentwickelt. Das Unternehmen hat sich dann auf den vollumfänglichen Prozess des digitalen Debitoren- sowie Forderungsmanagements spezialisiert und bietet über die hochmoderne KI-Plattform die Service-Komponenten Rechnungsstellung, kaufmännisches Mahnwesen inklusive multifunktionale Zahlarten bis hin zum Forderungsmanagement an. Auf diversen multi-language, multi-currency und multi-jurisdiction Ebenen prozessiert die Plattform die Service-Module bereits heute in unterschiedlichen Ländern.

Diesen Prozess gibt es in Europa so nur bei eCollect und das ist gewissermaßen unser Unique Selling Point. Es gibt Anbieter, die sind im Debitorenmanagement tätig und es gibt Anbieter, die sind im klassischen Collection unterwegs. Aber es gibt sonst keinen Anbieter, der die gesamte Prozesskette auf einer Plattform cross-border abbildet.

Wir bieten unsere Prozesskette international an und prozessieren heute bereits in mehr als 30 Ländern Rechnungen, Mahnung und Inkassofälle für unsere Auftraggeber. Die Servicedienstleistung bieten wir auch als White Label-Dienstleistung an.

Unser nächster Schritt: Wir wollen die Plattform für Blockchain ready machen. In den nächsten sechs bis zwölf Monaten wollen wir die Themen Tokenisierung und Smart Contract im Bereich Collection angehen.

Welche Bedeutung hat künstliche Intelligenz für eCollect?

Ich komme aus dem Receivable Managment-Bereich, daher lag hier mein Fokus. Wenn wir ein Inkasso-Portfolio aufnehmen, selektiert die KI die einzelnen Prozessschritte für die jeweiligen Schuldner. Wenn wir zum Beispiel einen Marc Schillinger erfolgreich durch den Inkasso-Prozess geführt haben, gibt es einen Marc Schillinger-Klon. Für einen neuen Schuldner werden dann anhand dieses Klons die neuen Forderungen-Prozesse automatisiert durchgeführt.

Bei der traditionellen Branche läuft noch viel über Anrufe und Briefe. Wir sind hier moderner und digitaler unterwegs. Wir selektieren im Vorfeld, was die beste Strategie auf Schuldner-Ebene ist. Durch unseren digitalen KI-Ansatz reduzieren sich die Prozesskosten und die KPI “Cost-to-Collect-Ratio" extrem. Ein Thema ist: Wie selektieren wir die Kanäle der Ansprache – E-Mail, SMS, WhatsApp, Viber, Brief oder Call? Aber auch die Stilistik-Tools: Welches Wording nutzen wir? Eine Person der Generation Z sprechen wir anders an und verwenden zum Beispiel stilistische E-Mails inklusive Generation Wording. Entsprechend ändern wir bei der Generation Baby Boomer sowohl die Ansprache als auch das Layout, das Wording und das Kommunikationsmedium. Allerdings werden wir den Faktor Mensch im Collection nie ersetzen wollen, daher haben wir auch als Digitaler Frontrunner ein Inhouse-Call Center, wo wir in sieben Sprachen mit Schuldnern kommunizieren. Die Menschen wollen gerade beim Thema Collection die Möglichkeit haben, mit einer Person zu sprechen. Jedoch haben wir den Work-flow Prozess verkürzt und digitalisiert. Wir versuchen es den Schuldner so einfach wie möglich zu machen, Kontakt aufzunehmen, um mit uns zu kommunizieren. Ebenfalls kann ein Schuldner bei uns sehr einfach und bequem seine Rechnung, Mahnung und Forderungen bezahlen, da wir via PayLink, PayQR-Codes und einer PayPage mehr als 35 internationale Zahlungsmethoden anbieten. Auch hier sind wir Frontrunner und bieten  neben den gängigen Zahlungsmethoden beispielsweise auch WeChatPay, AliPay und neuartige Kryptowährungen an.

Das soll schon bald über Smart Contracts laufen. Aktuell definieren wir für einen Großteil des Portfolios Segmente. Ziel ist es, dass die Schuldner individuell und automatisiert durch den Prozess gesteuert werden. Wenn das System erkennt, dass die Collection-Strategie richtig war, soll sie diese auch auf einen neuen Schuldner mit ähnlichen Daten-Punkten anwenden. Jeder Schuldner hat circa 40 Datenpunkte. Angefangen mit: Geburtsdatum, wo kommt die Forderung her, wo wohnt er und so weiter. Aus diesen Datenpunkten soll dann eine individuelle Collection-Strategie für den jeweiligen Schuldner erstellt werden.

Was wir auch über KI abbilden, ist der sogenannte Payment Forecast. Wenn wir ein Portfolio von einem Auftraggeber bekommen, können wir schnell und zielsicher analysieren, wie viele der Schuldner bezahlen werden. Aus diversen Parametern und den Datenpunkten lässt sich schnell selektieren. Mit der Anwendung unserer Collection-Strategie zahlen durchschnittlich zum Beispiel 74 Prozent der Schuldner. Bei 18 Prozent müssen gerichtliche Schritte eingeleitet werden, das sogenannte gerichtliche Inkasso. Und sieben Prozent der Schuldner werden niemals bezahlen - beispielsweise weil Sie verstorben sind oder aus anderen Gründen. Mithilfe der KI lässt sich sagen, welche Schuldnergruppe  wir als erstes angehen sollten und wo wir den größtmöglichen Erfolg haben werden.

An welchen Challenges wird aktuell bei eCollect im Bereich KI gearbeitet?

Wir arbeiten an Risk Analytics, Context-based Routing und Autonomous Communication.

Wir werden demnächst auch Forderungen kaufen. Aktuell beschäftigen wir uns nur mit Servicing. Beim Forderungskauf brauchst du eine gute Risikoanalyse. Wir haben viele Daten und lassen diese durch KI auswerten, sodass wir eben das Risiko- und Ertragsprofil beim Forderungskauf einschätzen können.

Auf das Context-based Routing bin ich ja bereits eingegangen. Hier geht es um die Schuldner, die individuell durch den Prozess geleitet werden. Oder: Kann eine Maschine selbstständig auch eine E-Mail beantworten oder muss diese an einen Agenten weitergeleitet werden? Also das ganze Thema Work-Flow.

Da kommen wir auch schon zum dritten Thema: automatisierte Kommunikation.

Wir verbinden automatische, KI-basierte Kommunikation mit der Kommunikation durch menschliche Mitarbeiter. Unser USP ist, dass wir den Übergang fließend abbilden können und so schrittweise die Effizienz und Qualität der manuellen Kommunikation erhöhen. Dies erlaubt uns als Unternehmen schnell und stark zu wachsen und unser Kernteam schlank und effizient zu halten.

Was unterscheidet Ihre Lösung vom Wettbewerb?

Unsere Lösung funktioniert als one-stop-shop Lösung für unterschiedliche Servicebereiche, auf einer Plattform ohne Medienbruch und das cross-boarder. Somit prozessieren und managen wir den gesamtheitlichen Receivables Management Prozess für unsere Auftraggeber einheitlich und voll digital, um so die Customer Journey für alle Beteiligten erfolgreich zu gestalten. Wir sind verpflichtet, die Journey so angenehm wie möglich zu definieren, damit aus dem Schuldner wieder ein Kunde beziehungsweise Konsument des Auftraggebers werden kann. Hier nutzen wir KI-gestützte Lösungswege und hier sehe ich auch unseren USP.

Welchen Ratschlag haben Sie für den Mittelstand und den Einsatz von KI?

Unser CTO hat gesagt: Das Risiko, sich an KI zu verbrennen, ist für den Mittelstand hoch. KI ist eine komplexe Technologie, für die man Erfahrungen und Expertenwissen benötigt. Wer KI nutzen möchte, sollte sich umfassend mit KI beschäftigen und Expertenteams aufbauen. Dies ist für viele Mittelständler zu zeit- und kostenintensiv und KI-Experten sind wenig an Mittelständlern interessiert. Sie wollen entweder im Start-up und Fintech-Umfeld oder aber in großen Corporates arbeiten. Also entweder wollen sie sich selbst verwirklichen oder viel Geld zur Verfügung haben, um ihre Projekte umzusetzen. Daher habe ich die Erfahrung gemacht, dass der Mittelstand irgendwann auf der Strecke bleiben wird – bezogen auf die Industrie, aus der ich komme. Ich glaube, mittelständische Inkasso-Gesellschaften gehen das Thema KI überhaupt nicht oder sehr wenig an. Wir stehen im deutschen Inkasso-Markt vor einer Konsolidierung, welche wir bereits im Vereinigten Königreich oder in Skandinavien gesehen haben. Am Ende werden die großen kapitalstarken Player und die technologiegetriebenen Unternehmen den Markt unter sich aufteilen.

Was möchte eCollect mit KI erreichen?

eCollect wird in den nächsten Jahren stark im Bereich Receivable Management wachsen. Um dieses Wachstum zu realisieren, ist es notwendig, Mitarbeiter unabhängig zu skalieren. Hierbei spielt KI eine wesentliche Rolle. Es ist unser Ziel, durch den Einsatz von KI das Verhältnis von Mitarbeitern zu Receivables um den Faktor fünf bis zehn zu verbessern. Routineaufgaben werden vollständig wegfallen und die Mitarbeiter werden sich primär um Spezialfälle kümmern.

Was macht Ihre Faszination für KI aus?

Wir haben an vielen Stellen die Erfahrung gemacht, dass die Maschine besser entscheiden kann und weniger Fehler macht als der Mensch. Wenn man gewisse Datenpunkte hat und den gleichen Prozess 20.000 Mal wiederholt hat, ist die Maschine am Ende des Tages genauer und besser.

Zudem haben KI-Systeme ihre Emotionen besser im Griff, die Maschine trifft ein besseres Wording und die Tonalität ist gelassener, wodurch die Schuldner viel öfter bereit sind, zu zahlen. Auch wird es der KI bei wiederkehrenden Aufgaben nicht langweilig und jeder Schuldner bekommt die gleiche volle Aufmerksamkeit. Ich glaube, deshalb ist sie für unsere Branche so interessant und deshalb investieren wir auch in KI.

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Gregor Puchalla

Gregor Puchalla ist Gründer und Geschäftsführer von fintechcube. Zukunftstrends sind seine Leidenschaft. Gregor hat 15 Jahre Erfahrung auf operativer und strategischer Ebene im Bereich Digitalisierung