Künstliche Intelligenz und Machine Learning werden das Mahnwesen in den kommenden Jahren deutlich verändern. Denn mit den neuen Technologien können nicht nur großer Datenmengen ausgewertet und analysiert, sondern auch Prognosen über die bestmögliche Ansprache von Schuldnern erstellt werden.

Dadurch lassen sich säumige Zahler gezielter und individueller ansprechen, was sich in zweifacher Weise auszahlt: Zum einen steigt die Chance, dass der Schuldner seine Rechnung doch noch begleicht, zum anderen wird die Kundenbeziehung geschont. Denn prinzipiell gilt: Auch ein Schuldner bleibt ein Kunde - aber eben einer, bei dem es mit der Zahlung holpert. Dementsprechend ist es sinnvoll, nicht nur für den Kaufvorgang Kundentypologien zu erarbeiten, sondern eben auch für den Fall von Zahlungsstörungen.

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Eine Studie von Pair Finance teilt Schuldner anhand von vier Dimensionen ein: Zahlungsfähigkeit, Zahlungswilligkeit, Organisiertheit, Persönlichkeit

Pair Finance

Um eine solche Typologie zu erstellen, hat das auf Inkasso spezialisierte Fintech Pair Finance Daten von mehr als 400.000 Inkassofällen und der entsprechenden Schuldnerkommunikation ausgewertet. Daraus ist eine Kundentypologie-Studie entstanden, die insgesamt 16 verschiedene Schuldnertypen definiert.

Sie basieren auf vier verschieden Dimensionen, nämlich der Zahlungsfähigkeit (zahlungsfähig versus insolvent), der Zahlungsbereitschaft (willig versus unwillig), der finanziellen Organisiertheit (organisiert versus chaotisch) und dem persönlichen Verhalten (rational versus emotional) des Schuldners.

Insbesondere die Berücksichtigung der Faktoren finanzielle Organisiertheit und persönliches Verhalten sind in dieser Form neu bei der Betrachtung von Schuldnertypen. Entsprechend der englischen Adjektiv-Paare "willing - defiant", "able - insolvent", "organized - chaotic" und "rational - emotional" hat Pair Finance eine Schuldner-Typologie entworfen und bezeichnet die Schuldnertypen anhand der Anfangsbuchstaben der Adjektive.